基于大模型的颅前窝底脑膜瘤预测与治疗技术方案

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技术方案概述

本方案基于深度学习大模型构建颅前窝底脑膜瘤全周期诊疗系统，包含术前精准预测、术中动态决策、术后康复管理三大模块。通过多模态医疗数据融合与模型优化，实现肿瘤特性分析、手术风险评估、并发症预测及个性化治疗方案生成。

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一、核心算法实现

1. 多模态数据融合算法（伪代码）

def multimodal_fusion(MRI_data, CT_data, pathology_report):
    # 影像特征提取
    MRI_features = extract_features(MRI_data, model="ResNet50")  # 使用预训练ResNet提取特征
    CT_features = extract_features(CT_data, model="DenseNet")
    
    # 病理报告语义解析
    pathology_embedding = BERT_encode(pathology_report)  # 使用医疗领域BERT模型
    
    # 特征对齐与融合
    fused_features = align_and_fuse(MRI_features, CT_features, pathology_embedding)
    
    # 肿瘤边界预测
    tumor_boundary = segment_tumor(fused_features, model="UNet++")
    
    return tumor_boundary, risk_scores

2. 并发症风险预测模型（伪代码）

def complication_risk_prediction(patient_data):
    # 特征工程
    features = [age, tumor_size, surgery_time, vascular_proximity]
    
    # LSTM时序预测
    risk_scores = LSTM_model(features, historical_data)
    
    # 风险分级
    risk_level = classify_risk(risk_scores)
    
    return risk_level, intervention_recommendations

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二、系统模块流程图

1. 数据采集模块