肝癌肝移植术后预后预测方法、系统及装置

摘要

本说明书实施例提供了一种基于深度学习的肝癌肝移植术后预后预测方法、系统及装置，其中，方法包括：获取肝恶性肿瘤患者和肝良性占位患者的前腹部增强CT、身份信息、临床血液学指标、腹部手术史、HBV‑DNA、并发症、术后病理结果以及术后生存情况信息，得到数据集；将数据集划分为训练集和测试集，并获取包含有肝脏断层的前腹部增强CT，将筛选出的前腹部增强CT经U‑net网络图像分割得到肝脏图像，去除环境噪声干扰，将其输入ResNet34网络，得到包含肝脏CT信息的向量；将临床血液学指标带入XGboost机器学习模型进行第一步预测，得到基于临床血液学指标对预后判断的预测值，将二者带入MLP模型，再次标记患者预后情况相关信息，得到最终预测值。