硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法、装置、设备及介质，属于医学影像处理技术领域。本发明专利技术技术方案主要包括：获取硬脑膜动静脉瘘病人的样本数据，样本数据包括复查影像数据、临床资料信息；将复查影像数据输入分割编码器，基于分割结果和血管及原病灶位置标注之间的差异确定第一损失值；将多尺度特征输入多模态大模型进行特征融合以获得第一特征向量，将临床资料信息输入多模态大模型以获得第二特征向量，基于第一特征向量和第二特征向量之间的差异确定第二损失值；基于第一损失值和第二损失值对分割编码器进行反向传播训练；基于分割编码器的结果进行分类器的训练；通过训练得到的分类器进行预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学影像处理，具体而言涉及一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、硬脑膜动静脉瘘(davf)是一种少见病，约占整体颅内血管畸形10-15％，尽管其治疗方式多样，治愈率较高，但有文献报道复发率高达14.3％。其复发常会导致额外的治疗，以及不可预料的颅内出血或非出血性功能障碍。有文献报道其复发的危险因素包括小脑幕区域、皮层静脉引流、大脑深部静脉引流。上述结论都是通过医生判读得出，这与一些医院治疗经验不符。医生的评估依赖于个人经验和专业知识，不同医生之间可能存在较大的差异，导致评估结果不一致。

2、现有技术中医生通过观察davf术后影像，危险因素包括小脑幕区域、皮层静脉引流、大脑深部静脉引流，结合临床特征，构建机器学习模型，预测患者复发风险。但是由于术后影像的特征提取和病患报告的信息之间的独立性，导致特征提取过程中存在针对性低的问题，导致影像特征的实际效果不理想。

3、综上，现有技术中对于硬脑膜动静脉瘘病人复发风险的判断依赖于医务人员经验，现有的复发风险预测精度有待提高。p>

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【技术保护点】

1.一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述复查影像数据包括DSA影像或或者MRA影像。

3.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述分割编码器为卷积神经网络架构。

4.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述将所述复查影像数据输入分割编码器，以获得复查影像数据的多尺度特征，包括：

5.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述第一损失值的确定还包括对所述原病灶位置...

【技术特征摘要】

1.一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述复查影像数据包括dsa影像或或者mra影像。

3.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述分割编码器为卷积神经网络架构。

4.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述将所述复查影像数据输入分割编码器，以获得复查影像数据的多尺度特征，包括：

5.根据权利要求1所述的硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于：所述第一损失值的确定还包括对所述原病灶位置标注进行特征提取以获得标注特征向量；

6.根据权利要求1所述的硬脑膜动静...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏新，马永杰，张鸿祺，张鹏，洪韬，庞荟深，黄明月，宋子豪，孟笑生，张绍涵，王淞，李羽盈，
申请(专利权)人：首都医科大学宣武医院，
类型：发明
国别省市：