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申请/专利权人：杭州电子科技大学
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117995386A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H50/70;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096;G06F18/25
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明公开了一种文本信息引导下的乳腺癌分子分型预测方法，包括：采集乳腺癌DCE‑MRI影像及对应影像文本报告；对DCE‑MRI影像进行乳房分割预处理；对文本报告进行数据清洗；预训练影像特征与文本特征编码器；通过基于transformer的协同双向多模态注意力模块进行两种模态的特征融合操作，最终得到影像信息与文本信息的联合表征，进而进行乳腺癌分子分型分类预测。本发明应用放射性影像及其文本报告两种模态数据，通过多模态注意力融合的方法以文本报告中的信息来驱动指导模型，进行乳腺癌分子分型预测。本发明提高了乳腺癌分子分型的预测性能，从而帮助医生做出更准确的判断。
主权项：1.一种文本信息引导下的乳腺癌分子分型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取乳腺癌病人的医学影像数据，构建乳腺癌数据集，包括DCE-MRI影像、影像文本报告以及类别标签；S2：对DCE-MRI影像进行预处理；S3：对影像文本报告进行数据清洗，保留针对DCE-MRI影像的文本报告；S4：将预处理后的DCE-MRI影像以及对应的文本报告、类别标签构建数据集，通过分层抽样，将整个数据集划分为训练集和测试集；S5：构建乳腺癌分子分型预测模型，通过训练集进行训练，得到乳腺癌分子分型预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种文本信息引导下的乳腺癌分子分型预测方法
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