训练诊断模型的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了训练诊断模型的方法和装置，诊断模型用于诊断胰腺癌胰周神经侵犯(EPNI)。方法包括：从多个胰腺癌患者的多层CT图像，分割得到包含肿瘤和多根血管的三维初始图像；对三维初始图像中的多根血管，分别扩增1到n个像素，得到n个扩增三维图像；利用三维初始图像以及n个扩增三维图像，形成n+1个候选模型；将预先获取的训练数据集分别输入n+1个候选模型进行训练，得到训练后的每个候选模型的多个诊断参数；基于每个候选模型的多个诊断参数，从n+1个候选模型中选择一个候选模型作为所述诊断模型。本发明专利技术可以准确诊断EPNI。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能领域，特别涉及训练诊断模型的方法、诊断胰腺癌胰周神经侵犯epni的方法、装置、介质、电子设备、计算机程序产品。

技术介绍

1、胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adencarcinoma,pdac)是一种高度致命的恶性肿瘤，到2030年，它已成为全球癌症相关死亡的第二大原因。手术切除是根治性治疗pdac的支柱。虽然pdac的外科手术已经非常发达，但pdac的预后仍然很差。术后复发仍然是提高生存率的主要障碍，即使在小pdac(≤2cm)的患者中，5年复发率高达70％。其中一个主要原因是胰腺癌胰周神经侵犯(epni)，在52.2％-75.8％的手术标本中观察到，是早期复发和预后不良的关键因素。

2、胰周神经丛常与胰腺周围主要血管如腹腔动脉(ca)及其分支、门静脉(pv)、肠系膜上动脉(sma)和脾动脉(sa)交织在一起，是肿瘤扩散的常见途径。这种复杂性给完全切除受累神经丛带来了挑战。如果受累神经不切除，导致手术切缘阳性，术后患者易复发和转移，预后极差。如果盲目的全部切除神经丛，则会导致严重的并发症，如腹泻和营养不良本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种训练诊断模型的方法，用于电子设备，其特征在于，所述诊断模型用于诊断胰腺癌胰周神经侵犯EPNI，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个胰腺癌患者的多个CT图像分割得到包含肿瘤和多根血管的三维初始图像包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据集包括多个胰腺癌患者各自的历史CT图像以及历史接触标签，所述历史接触标签用于指示对应的历史CT图像中是否存在所述EPNI，其中，基于所述肿瘤与所述血管是否接触来确定是否存在所述EPNI，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于多个诊断参数，对n+1个候选模型...

【技术特征摘要】

1.一种训练诊断模型的方法，用于电子设备，其特征在于，所述诊断模型用于诊断胰腺癌胰周神经侵犯epni，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个胰腺癌患者的多个ct图像分割得到包含肿瘤和多根血管的三维初始图像包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据集包括多个胰腺癌患者各自的历史ct图像以及历史接触标签，所述历史接触标签用于指示对应的历史ct图像中是否存在所述epni，其中，基于所述肿瘤与所述血管是否接触来确定是否存在所述epni，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于多个诊断参数，对n+1个候选模型进行排序，以便从n+1个候选模型中选择出所述诊断模型。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在每个所述扩增三维图像中，扩增的像素用于表示血管壁上的神经丛。

6.一种诊断胰腺癌胰周神经侵犯epni的方法，用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：

7.一种训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：边云，邵成伟，陈成伟，俞婕妤，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军军医大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：