【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生物医学成像和计算机视觉，特别是涉及一种基于三维超声联合断层超声显像的宫颈癌浸润性风险评估方法及系统。
技术介绍
1、宫颈癌是全球女性常见的恶性肿瘤之一，其预后与肿瘤的浸润深度密切相关。传统的宫颈癌浸润性评估主要依赖活检和病理检查，但这些方法具有侵入性，可能导致患者不适或感染风险。近年来，超声成像技术因其无辐射、非侵入性和高性价比的优点，广泛应用于宫颈癌的筛查和诊断。三维超声（3d ultrasound）能够提供宫颈组织的空间结构信息，而断层超声显像（tomographic ultrasound imaging, tui）通过多层扫描生成组织层析信息，具有较高的组织对比度。
2、然而，单一模态的超声成像在评估宫颈癌浸润性时存在局限性，如分辨率不足或组织特征提取不全面，从而造成宫颈癌的风险评估准确性低。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于三维超声联合断层超声显像的宫颈癌浸润性风险评估方法，实现高精度的宫颈癌浸润性评估。
2、本申请提供了如下方案：
...【技术保护点】
1.一种基于三维超声联合断层超声显像的宫颈癌浸润性风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像配准采用基于深度学习的非刚性配准网络，所述网络联合提取宫颈区域的多尺度解剖标志、肿瘤边界纹理特征及器官形变信息，通过多阶段残差学习优化配准精度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括基于自监督学习的灰度归一化和结构保持型分辨率重采样，所述灰度归一化通过对宫颈组织不同区域的灰度分布自适应调整以保留关键组织对比度，所述分辨率重采样利用边缘保持插值方法重采样影像至0.1毫米/像素。
<...【技术特征摘要】
1.一种基于三维超声联合断层超声显像的宫颈癌浸润性风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像配准采用基于深度学习的非刚性配准网络，所述网络联合提取宫颈区域的多尺度解剖标志、肿瘤边界纹理特征及器官形变信息，通过多阶段残差学习优化配准精度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括基于自监督学习的灰度归一化和结构保持型分辨率重采样，所述灰度归一化通过对宫颈组织不同区域的灰度分布自适应调整以保留关键组织对比度，所述分辨率重采样利用边缘保持插值方法重采样影像至0.1毫米/像素。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加权融合算法采用多尺度特征提取，通过卷积神经网络分析所述三维超声影像的空间分辨率和所述断层超声显像的组织对比度，动态调整权重以优化融合影像数据的信噪比。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络分析所述三维超声影像的空间分辨率和所述断层超...
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