【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理，具体涉及一种面向卷积语义分割网络的直肠癌肿瘤分割及其可解释性分析方法。
技术介绍
1、根据最新的全球癌症统计报告，直肠癌在全球范围内已经跻身为第3大常见癌症。我国作为直肠癌高发国家之一，据癌症中心所提供的数据显示，2020年全国范围内新增直肠癌患者达55万，位居恶性肿瘤确诊人数之冠，仅次于肺癌。值得关注的是直肠癌总死亡人数达28万，在恶性肿瘤死亡人数中位居第5位。
2、直肠癌在临床上定义为从齿状线至直肠乙状结肠交界处的恶性肿瘤。其特殊之处在于具有长时间的进展期，许多患者在确诊时已进入晚期，导致惊人的致死率高达86％。直肠癌的发病原因除了遗传因素外，还与现代生活中饮食不规律、缺乏锻炼等可控因素密切相关。
3、然而，面对这一威胁，现代社会普遍存在对癌症的防范和检测意识不足的问题，再加上医疗资源的不均衡分布，导致多数患者在确诊时已经处于中晚期，错过了最佳的早期诊疗时机。因此，使用相关医学影像处理技术，尽早对直肠癌进行诊断筛查变得尤为迫切，具有重要的实际意义。
4、传统医学影像分割...
【技术保护点】
1.一种基于可解释性的直肠癌肿瘤分割方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，训练数据集的获取方式为：从公开的数据集中获取初始的训练数据，并对其进行数据增强处理，基于数据增强前后的训练数据得到初训练的训练数据集。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，还包括对得到的注意力热力图进行上采样以及归一化操作。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，还包括对得到的注意力热力图进行上色以可视化直肠癌肿瘤分割模型对不同类别的对各区域的关注程度。
5.如权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于可解释性的直肠癌肿瘤分割方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，训练数据集的获取方式为：从公开的数据集中获取初始的训练数据，并对其进行数据增强处理，基于数据增强前后的训练数据得到初训练的训练数据集。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，还包括对得到的注意力热力图进行上采样以及归一化操作。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，还包括对得到的注意力热力图进行上色以可视化直肠癌肿瘤分割模型对不同类别的对各区域的关注程度。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，特征图权重设置为：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，采用滑动窗口策略获取候选切片时还包括：
7.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：饶云波，朱佳龙，马岩锦，刘达浪，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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