【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是涉及一种基于食管结构的肿瘤分期概率预测方法、装置及介质。
技术介绍
1、胃癌、结直肠癌和食道癌是全球高发癌症之一，早期发现该病症对治愈率而言至关重要；超声内镜检查对于鉴别肿瘤t1-t4分期，或者是更细分的t1a和t1b分期具有特殊优势，是早期发现消化道恶性疾病的重要方法。同时，人工智能技术能够协助医护人员更准确地识别早期癌症；人工智能辅助内镜检查能够提高筛查效率，协助医护人员做出更精确的诊断，解决早筛和早诊问题，开创了医疗领域的新局面。
2、然而，人工智能医疗技术在超声内镜图像的处理和诊断方面仍存在诸多问题；在使用神经网络诊断模型对诊断相关区域进行选框提取的基础上，直接采用卷积神经网络(cnn)得到分类预测结果，导致分类预测结果缺乏良好的可解释性；超声内镜图像的成像质量不稳定，且现有方法未能有效利用解剖知识进行肿瘤识别和分期鉴别，导致肿瘤定位和分期结果的准确性低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于食管结构的肿瘤分期概率预测方法、装置及介质，...
【技术保护点】
1.一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，使用所述预设模型对所述全尺寸特征进行结构拆分和节点重构，得到三层食管结构和肿瘤生长轮廓的控制点，具体为：
3.如权利要求2所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，将所述全局特征令牌结合预设的食管与肿瘤控制点特征，通过坐标变换的形式，得到三层食管结构的控制点，具体为：
4.如权利要求3所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，通过对预设的肿瘤特征在不同的半径基础上进...
【技术特征摘要】
1.一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，使用所述预设模型对所述全尺寸特征进行结构拆分和节点重构，得到三层食管结构和肿瘤生长轮廓的控制点，具体为：
3.如权利要求2所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，将所述全局特征令牌结合预设的食管与肿瘤控制点特征，通过坐标变换的形式，得到三层食管结构的控制点，具体为：
4.如权利要求3所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，通过对预设的肿瘤特征在不同的半径基础上进行特征映射，得到肿瘤向外和向内生长轮廓线的控制点，具体为：
5.如权利要求1所述的一种食管结构和肿瘤轮廓与分期的预测方法，其特征在于，通过样条插值的方式，根据所述控制点生成食管和肿瘤的三次b-样条曲线...
【专利技术属性】
技术研发人员：经秉中，贺龙君，罗琳娜，李茵，冯灵德，李超峰，邓一术，陈浩华，李彬，刘洋，
申请(专利权)人：中山大学肿瘤防治中心中山大学附属肿瘤医院，中山大学肿瘤研究所，
类型：发明
国别省市：
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