CN119495407A 一种垂体腺瘤侵袭影像数据分析方法及系统 （南昌大学第一附属医院）

一种垂体腺瘤侵袭影像数据分析方法及系统本发明公开了一种垂体腺瘤侵袭影像数据2获取患者垂体腺瘤图像集；患者垂体腺瘤图像集中包含有连续N张间隔时间窗的患者获取患者辅助生物标志数据；基于患者辅助生物标志数据和垂体腺基于侵袭数据辅助预测因子、患者垂体腺瘤侵袭特征图像和垂体图像特征提取层用于对预处理患者垂体腺瘤在反向传播网络中，利用图像配准方法将患者垂体腺瘤图像Pn+1、患者垂体腺瘤图像在正向传播网络中，利用图像配准方法将患者垂体腺瘤图像Pn-1、患者垂体腺瘤图像3在局部特征划分层中，利用滑动窗口对预处理患者垂体腺瘤图像Cn进行特征图像块划n进行特征图像块提取的在特征评分层中，对患者垂体腺瘤特征全局特征向量Qn和患者垂体腺瘤特征局部特征侵袭预测层用于基于侵袭数据辅助预测因子和患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行预测侵袭预测层中包括有大小依次递增的M个卷积核、并列的交叉注意力融合层和全连接在M个卷积核中对患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行高维特征提取，同时利用并列的交在全连接预测层中基于患者垂体腺瘤侵袭特征预测向量进行数据预处理层用于对患者辅助生物标志数据进行预处理，得特征判断层用于对预处理患者辅助生物标志数据进行收集若干组生物标志水平训练样本；每一组生物标4将生物标志水平训练集输入至BP神经网络中进行模型训练，得到影像特征提取模块，包括有图像获取单元和特征提取单元；图像获者垂体腺瘤图像集；患者垂体腺瘤图像集中包含有连续N张间隔时间窗的患者垂体腺瘤图辅助因子分析模块，包括有数据获取单元和辅助分析单元；数据侵袭预测判断模块，包括有预测判断单元和结果输出单元袭数据辅助预测因子、患者垂体腺瘤侵袭特征图像和垂体腺瘤侵袭预测模型进行预测分5获取患者垂体腺瘤图像集；患者垂体腺瘤图像集中包含有连续N张间隔时间窗的侵袭特征图像进行高精度侵袭预测；根据患者垂体腺瘤预测分析结果对患者进行后续操6体腺瘤图像Zn’和患者垂体腺瘤图像Pn进行特征提取并拼接，得到患者垂体腺瘤特征图像特征图像Gn和低分辨率患者垂体腺瘤特征图像Dn进行相加，得到预处理患者垂体腺瘤图像n[0008]作为本发明的一种优选技术方案，在图像特征提取层进在全局特征提取层中，对预处理患者垂体腺瘤n进行特征图像块提在特征评分层中，对患者垂体腺瘤特征全局特7侵袭预测层用于基于侵袭数据辅助预测因子和患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行侵袭预测层中包括有大小依次递增的M个卷积核、并列的交叉注意力融合层和全在M个卷积核中对患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行高维特征提取，同时利用并列将生物标志水平训练集输入至BP神经网络中进行模型训练，得到初始特征判断取患者垂体腺瘤图像集；患者垂体腺瘤图像集中包含有连续N张间隔时间窗的患者垂体腺8获取患者垂体腺瘤图像集；患者垂体腺瘤图像集中包含有连续N张间隔时间窗的垂体腺瘤图像特征提取模型包括有图像预处理层、图像特征提取层和图像输出9体腺瘤图像Zn’和患者垂体腺瘤图像Pn进行特征提取并拼接，得到患者垂体腺瘤特征图像特征图像Gn和低分辨率患者垂体腺瘤特征图像Dn进行相加，得到预处理患者垂体腺瘤图像在全局特征提取层中，对预处理患者垂体腺瘤n进行特征图像块提在特征评分层中，对患者垂体腺瘤特征全局特通过对预处理患者垂体腺瘤图像Cn进行全局特征提取垂体腺瘤生物标志预测分析模型包括有数据预处理层、特征判断层和特征输出将生物标志水平训练集输入至BP神经网络中进行模型训练，得到初始特征判断特征判断层主要用于从预处理后的生物标志数据中判断哪些特征与患者的侵袭侵袭特征图像进行高精度侵袭预测；根据患者垂体腺瘤预测分析结果对患者进行后续操侵袭预测层用于基于侵袭数据辅助预测因子和患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行测因子和患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行联合建模，能够动态地调整不同输入数据的权侵袭预测层中包括有大小依次递增的M个卷积核、并列的交叉注意力融合层和全在M个卷积核中对患者垂体腺瘤侵袭特征图像进行高维特征提取，同时利用并列在侵袭预测层中，使用大小依次递增的