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申请/专利权人：成都泰莱生物科技有限公司

摘要：本发明实施例中提供一种基于肺部CT与5hmC标志物融合的肺结节分类方法及产品，该方法：基于肺结节患者肺部CT影像而获得用于肺结节分类鉴别的影像特征，并将影像特征输入第一分类预测模型，得到第一分类预测结果；基于肺结节患者的血浆cfDNA的5‑羟甲基胞嘧啶测序结果而获得用于肺结节分类鉴别的标志物特征，并将标志物特征输入第二分类预测模型，得到第二分类预测结果；将第一分类预测结果和第二分类预测结果输入至第三分类预测模型，得到肺结节分类预测结果。因此，本发明能够结合基于肺部CT影像而获得的影像特征与基于5‑羟甲基胞嘧啶测序结果而获得的标志物特征共同作用于肺结节分类预测，可提高肺结节分类预测准确率。

主权项：1.基于肺部CT与5hmC标志物融合的肺结节分类方法，其特征在于，包括：基于肺结节患者肺部CT影像而获得用于肺结节分类鉴别的影像特征，并将所述影像特征输入第一分类预测模型，得到第一分类预测结果；基于所述肺结节患者的血浆cfDNA的5hmC测序结果而获得用于肺结节分类鉴别的标志物特征，并将所述标志物特征输入第二分类预测模型，得到第二分类预测结果；将所述第一分类预测结果和所述第二分类预测结果输入至第三分类预测模型，得到肺结节分类预测结果；基于肺结节患者肺部CT影像而获得用于肺结节分类鉴别的影像特征包括以下步骤：S1：基于肺部CT影像中肺结节的完整空间信息，生成用于包含对应肺结节的完整空间信息的正方体空间；S2：将所述正方体空间切分为若干个同等大小的正方体子空间，并获取经过每个所述正方体子空间中心的横切面、纵切面以及矢状切面；S3：对所述正方体空间内各个所述正方体子空间对应的横切面、纵切面以及矢状切面进行向量化，得到具有连贯性的浅特征；S4：将所述浅特征输入至具有至少一个注意力池化模块的第一神经网络进行特征提取，得到用于肺结节分类鉴别的特征；在步骤S3中，采用第二神经网络对所述正方体空间内各个所述正方体子空间对应的横切面、纵切面以及矢状切面进行向量化；其中，所述浅特征的表达式为：；其中，为第i个正方体空间的第m个正方体子空间的特征向量，其包含，其中，为第m个三维正方体子空间的横切面信息，为第m个三维正方体子空间的纵切面信息，为第m个三维正方体子空间的矢状面信息；所述第一神经网络进行特征提取包括以下步骤：S401：将所述浅特征输入至第一注意力池化模块进行注意力池化操作，而得到第一状态浅特征；S402：将所述第一状态浅特征输入至多层感知机进行特征映射，而得到第二状态浅特征；S403：将所述第二状态浅特征输入至第二注意力池化模块进行注意力池化操作，而得到第三状态浅特征；S404：将所述第三状态浅特征输入至Transformer模块进行特征提取，得到用于肺结节分类鉴别的特征。

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