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摘要：本发明公开了患者病情跟踪方法及系统，涉及医疗信息处理技术领域，包括采集患者病灶图像数据，通过仿射变换对病灶图像数据进行刚性配准；基于深度卷积神经网络预测病灶概率分布，基于条件随机场CRF进行病灶分割和标记。本发明所述方法通过深度卷积神经网络和条件随机场的结合，提升了病灶区域分割的精度，减少了人为干预，通过刚性配准与模型识别的结合，能够快速实现影像的全局对齐，使得病灶区域的变化能够得到细致入微的追踪，通过B‑spline基函数的非刚性配准能够在控制点之间平滑地插值像素的位移，生成的影像能够精确对齐病灶区域的形态和位置，为后续的病灶变化分析、形态变化量化等工作提供了可靠的基础数据。
主权项：1.患者病情跟踪方法，其特征在于，包括：采集患者病灶图像数据，通过仿射变换对病灶图像数据进行刚性配准；基于深度卷积神经网络预测病灶概率分布，基于条件随机场CRF进行病灶分割和标记；使用B-spline基函数描述局部的位移对病灶区域图像数据进行非刚性配准，生成最终影像；选取病灶区域进行体积计算，使用非线性微分方程确定病灶体积增长率和变化率。
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百度查询： 吉林大学 患者病情跟踪方法及系统
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