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摘要
本发明公开了一种将先验知识融入深度学习引导磁共振图像分类的方法,该方法是对患者的磁共振图像是否发生前列腺包膜侵犯进行图像分类,将临床医生的先验知识融入卷积神经网络,并指导网络进行是否发生包膜侵犯判断。该方法利用前列腺腺体轮廓和癌灶轮廓,计算生成注意力图,注意力图反映了医生在判断包膜侵犯时认为的最有可能发生侵犯的位置。本发明改进了卷积注意力模块,将生成的注意力图加入到神经网络,指导网络更多地对可能发生侵犯的区域进行关注,从而提高网络的评估性能。与现有技术相比,本发明能够有效提高模型表现,对包膜侵犯进行自动分类,提高医生的效率。
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