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申请/专利权人：清华珠三角研究院

摘要：本发明公开一种肺癌生存期预测模型训练、预测方法、系统、装置及介质，涉及计算机辅助医学技术领域。其中，肺癌生存期预测模型训练方法包括以下步骤：获取多个患者的肺癌数据，其中，所述肺癌数据包括患者治疗前的肺部CT影像、临床治疗信息和患者的预后生存期标签；根据绿色治疗方法的条件对多个所述肺癌数据进行筛选和预处理得到多个初始化肺癌数据；保存多个所述初始化肺癌数据得到训练数据集；初始化肺癌生存期预测模型的参数；将所述训练数据集输入到初始化后的肺癌生存期预测模型中进行训练，得到训练好的肺癌生存期预测模型。本申请能够对肺癌患者的预后生存期进行预测，从而提供治疗指导。

主权项：1.一种肺癌生存期预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个患者的肺癌数据，其中，所述肺癌数据包括患者治疗前的肺部CT影像、临床治疗信息和患者的预后生存期标签；根据绿色治疗方法的条件对多个所述肺癌数据进行筛选和预处理得到多个初始化肺癌数据；保存多个所述初始化肺癌数据得到训练数据集；初始化肺癌生存期预测模型的参数；将所述训练数据集输入到初始化后的肺癌生存期预测模型中进行训练，得到训练好的肺癌生存期预测模型；其中，所述根据绿色治疗方法的条件对多个所述肺癌数据进行筛选和预处理得到多个初始化肺癌数据包括以下步骤：提取出所述肺癌数据中的临床治疗信息；对所述临床治疗信息进行语义识别，确定所述肺癌数据的治疗方法；筛选出治疗方法为绿色治疗方法的肺癌数据得到多个待处理数据；对多个所述待处理数据进行预处理得到多个初始化肺癌数据；其中，所述肺癌生存期预测模型包括影像特征提取模块、临床特征提取模块和特征融合模块，所述参数包括影像特征提取模块的第一参数、临床特征提取模块的第二参数和特征融合模块的第三参数，所述将所述训练数据集输入到初始化后的肺癌生存期预测模型中进行训练包括以下步骤：将所述训练数据集的所述肺部CT影像数据组输入到所述影像特征提取模块，得到第一预测预后时间；将所述训练数据集的所述临床治疗信息向量输入到所述临床特征提取模块，得到第二预测预后时间；将所述第一预测预后时间和所述第二预测预后时间输入到所述特征融合模块，得到预后生存期预测结果；根据所述预后生存期预测结果和所述预后生存期标签确定损失值；根据损失值对所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数进行更新。

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