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申请/专利权人：江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)
摘要：本申请涉及医疗相关技术领域，具体涉及一种放射性肺炎预测方法、装置、设备及介质。其中，方法包括：获取剂量体积直方图和剂量学信息；将所述剂量体积直方图和剂量学信息输入预设的肺炎预测模型，得到预测结果；其中，所述肺炎预测模型是多模态的具有分级网络的深度学习模型。如此设置，可以提前得到预测结果，之后基于预测结果进行放射性肺炎的前期处理或早期的治疗。
主权项：1.一种放射性肺炎预测方法，其特征在于，包括：获取剂量体积直方图和剂量学信息；将所述剂量体积直方图和剂量学信息输入预设的肺炎预测模型，得到预测结果；其中，所述肺炎预测模型是多模态的具有分级网络的深度学习模型；所述肺炎预测模型包括：特征提取模块、特征聚合模块、特征重度量模块和预测模块；所述特征提取模块，用于提取所述剂量体积直方图的特征，得到对应的剂量体积直方图特征，提取剂量学信息的特征，得到剂量学特征；所述特征聚合模块，用于聚合所述剂量学特征和所述剂量体积直方图特征，得到多模态特征；所述特征重度量模块，用于对所述多模态特征中聚合的所述剂量学特征和所述剂量体积直方图特征进行融合，得到融合后的多模态特征；所述预测模块，用于基于融合后的多模态特征进行预测，得到预测结果；所述特征提取模块包括：3D卷积神经网络和全连接神经网络；所述3D卷积神经网络，用于提取所述剂量体积直方图的特征，得到对应的剂量体积直方图特征；所述全连接神经网络，用于提取剂量学信息的特征，得到剂量学特征；所述放射性肺炎预测方法，还包括：获取CBCT图像、MVCT图像和剂量信息；将所述CBCT图像、MVCT图像和剂量信息输入预设的肿瘤反应预测模型，得到肿瘤反应预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心) 放射性肺炎预测方法、装置、设备及介质
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