基于人工智能融合多模态信息构建肺结节良恶性的多种病理类型的诊断模型

摘要

本发明基于人工智能融合多模态信息构建肺结节良恶性的多种病理类型的诊断模型，包括构建多分辨率3D多分类深度学习网络模型；构建机器学习多分类模型；利用CT影像训练构建的多分辨率3D深度学习模型并得出权值；利用肺部肿瘤标志物信息训练构建的机器学习多分类模型并得出权值；利用迁移学习迁移深度学习网路和机器学习网络模型的权值，在模型的尾端采用权值融合实现肺部CT影像学信息和肺部肿瘤标志物信息的融合。本发明采用深度学习网络模型和机器学习模型分别在肺部CT图像中和肺部肿瘤标志物中挖掘与病理类型分类相关的深层次特征，并通过融合两种网络模型实现CT影像和肺部肿瘤标志物多模态信息的融合，迅速对肺结节的具体病理类型做出诊断。