基于增强CT影像与深度学习的肾癌病理类型预测方法、装置及存储介质

本申请提出了一种基于增强CT影像与深度学习的肾癌病理类型预测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取各RCC患者的增强CT影像及临床数据，基于临床数据在增强CT影像上标注出肾肿瘤区域和病理类型标签，得到标注后的增强CT影像；构建基于YOLOv11的肾肿瘤分割模型和肾癌分类模型，基于标注后的增强CT影像训练肾肿瘤分割模型，再利用训练好的肾肿瘤分割模型的分割结果训练肾癌分类模型；结合训练好的肾肿瘤分割模型和训练好的肾癌分类模型对相应RCC患者的待处理增强CT影像进行分类预测，得到分类结果。本申请提升了RCC病理分类的高效性和临床适用性。