一种直肠癌淋巴结转移的智能诊断方法

摘要

本发明公开了一种直肠癌淋巴结转移的智能诊断方法，涉及智能医学影像诊断领域，具体包括以下步骤：对患者腹部CT影像数据预处理，读取DCM影像文件，将文件转换成三维数组矩阵，对该矩阵进行数据规约；将规约后的数据作为训练样本送入建立的卷积神经网络模型（CNN）进行监督学习，使用该分类模型对CT影像进行分类，检测出影像中包含的肿瘤图片；构建改进的AGs‑Unet网络模型，将肿瘤原图像和肿瘤掩模图像数据送入该分割模型中训练，使用该模型分割出肿瘤区域；对肿瘤影像区域提取放射学特征数据，包括纹理特征、灰度特征、形态特征；选取其中有效的特征数据来训练支持向量机SVM分类模型，使用该分类模型实现直肠癌有无淋巴结转移的预测与诊断。本发明提高了直肠癌肿瘤的分割精度和淋巴结转移诊断上的准确率。