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申请/专利权人：清华珠三角研究院
摘要：本申请公开了一种肺癌化疗生存期的预测方法、系统、设备及介质。该方法通过获取患者在进行化疗前预定时间段内的肺部CT影像数据和所述患者进行化疗时的化疗基础数据；所述化疗基础数据包括所述患者的病理类型数据、肺癌分期数据和治疗方案数据；提取所述肺部CT影像数据的第一特征数据，提取所述化疗基础数据的第二特征数据；对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征融合，得到目标特征数据；将所述目标特征数据输入到生存期预测模型，得到所述生存期预测模型输出的生存期预测结果。该方法可以得出较为准确的肺癌化疗生存期预测结果，方便使用，利于推广，且无需增加患者及医疗机构的负担。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。
主权项：1.一种肺癌化疗生存期的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者在进行化疗前预定时间段内的肺部CT影像数据和所述患者进行化疗时的化疗基础数据；所述化疗基础数据包括所述患者的病理类型数据、肺癌分期数据和治疗方案数据；提取所述肺部CT影像数据的第一特征数据，提取所述化疗基础数据的第二特征数据；对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征融合，得到目标特征数据；将所述目标特征数据输入到生存期预测模型，得到所述生存期预测模型输出的生存期预测结果；所述生存期预测模型通过以下步骤训练得到：获取批量的样本数据，所述样本数据中包括样本患者的肺部CT影像样本数据和所述样本患者进行化疗时的化疗基础样本数据；所述化疗基础样本数据包括所述样本患者的病理类型数据、肺癌分期数据和治疗方案数据；所述样本数据携带有所述样本患者的生存期标签；提取所述肺部CT影像样本数据的第三特征数据，提取所述化疗基础样本数据的第四特征数据；将所述第三特征数据和所述第四特征数据融合后输入到初始化的生存期预测模型中，得到所述生存期预测模型输出的第一预测结果；根据所述第一预测结果和所述生存期标签，对所述生存期预测模型进行反向传播训练，得到训练好的生存期预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华珠三角研究院 一种肺癌化疗生存期的预测方法、系统、设备及介质
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