多模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测方法

摘要

为了更精确、全面地表征各时期肺部医学影像中病灶特征的变化与发展规律,研究在时间纵向维度上预测肺结节的演变方式,构建了一种多模态特征融合下不同时期肺部病灶良恶性预测模型.根据病人不同时期的序列CT图像,提取肺部病灶的传统特征与深度特征,构造多模态特征;通过神经网络对多模态特征进行相关性快速融合;利用长短时记忆方法学习不同时期具有时间特征的肺部病灶特征向量,构建一个双向长短时记忆网络对病灶进行良恶性预测.实验表明,所提方法准确率为92.8％,比传统方法有所提高,可以实现有效预测.