原发性肝癌分期模型训练方法

摘要

本发明提供了一种原发性肝癌分期模型训练方法，该发明采用肝癌患者的临床检验数据，利用深度学习算法，建立肝癌患者分期网络模型，包括以下步骤：(a)对获得的临床检验数据进行数据预处理；(b)划分预处理后的数据集；(c)将处理后的数据映射成图像；(d)根据划分的数据集训练网络模型；(e)对分期模型的性能评估验证。分期模型利用临床检验数据，确定原发性肝癌患者的分期，为成功治愈肝癌创造了先机，达到增强患者临床疗效，提高患者生存率的目的。