基于全子宫MRI图像驱动的子宫内膜癌淋巴结转移预测方法及系统

本发明涉及计算机辅助子宫内膜癌预后技术领域，特别涉及一种基于全子宫MRI图像驱动的子宫内膜癌淋巴结转移预测方法及系统，从各医疗中心临床图像数据随机挑选N张进行全子宫目标标注，构建第一样本，将剩余未标注的临床图像数据作为第二样本；利用第一样本训练标分割模型；并将第二样本输入至分割模型，提取第二样本中的全子宫感兴趣体积，作为第三样本；提取第三样本中的放射组学特征，利用该特征优化预测模型参数，所述预测模型采用XGBoost算法构建的淋巴结转移风险评估预测模型，以利用分割模型和预测模型对目标患者淋巴结转移风险进行评估。本发明可以快速、准确地进行术前患者风险分层，为临床医生制定个性化手术方案提供客观依据。