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申请/专利权人：清华珠三角研究院

摘要：本发明公开了一种多模态融合的肺癌患者疗效预测方法、系统、装置及介质，方法包括：获取第一肺癌患者的第一患者信息；对第一患者信息进行数据预处理，得到第二患者信息；将第二患者信息分别输入到预设的多个神经网络模型进行特征提取，得到第一肺癌患者的面容特征、CT影像特征、病理特征、脉搏特征以及临床特征；根据预设的权重对面容特征、CT影像特征、病理特征、脉搏特征以及临床特征进行特征融合，得到多模态融合特征，进而将多模态融合特征输入到预先训练好的肺癌患者疗效预测模型，得到第一肺癌患者的疗效预测结果。本发明提高了肺癌患者提高了疗效预测的全面性以及肺癌患者预后生存期的准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。

主权项：1.一种多模态融合的肺癌患者疗效预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一肺癌患者的第一患者信息，所述第一患者信息包括第一面容信息、第一CT影像信息、第一病理玻片信息、第一脉搏波信息以及第一临床信息；对所述第一患者信息进行数据预处理，得到第二患者信息；将所述第二患者信息分别输入到预设的多个神经网络模型进行特征提取，得到所述第一肺癌患者的面容特征、CT影像特征、病理特征、脉搏特征以及临床特征；根据预设的权重对所述面容特征、所述CT影像特征、所述病理特征、所述脉搏特征以及所述临床特征进行特征融合，得到多模态融合特征，进而将所述多模态融合特征输入到预先训练好的肺癌患者疗效预测模型，得到所述第一肺癌患者的疗效预测结果；所述根据预设的权重对所述面容特征、所述CT影像特征、所述病理特征、所述脉搏特征以及所述临床特征进行特征融合，得到多模态融合特征这一步骤，其具体包括：对所述面容特征、所述CT影像特征、所述病理特征、所述脉搏特征以及所述临床特征进行向量化处理得到面容特征向量、CT影像特征向量、病理特征向量、脉搏特征向量以及临床特征向量；根据预设的权重对所述面容特征向量、所述CT影像特征向量、所述病理特征向量、所述脉搏特征向量以及所述临床特征向量进行加权求和，得到所述多模态融合特征；所述肺癌患者疗效预测方法还包括预先训练肺癌患者疗效预测模型的步骤，其具体包括：获取第二肺癌患者的第三患者信息，根据所述第三患者信息得到第二融合特征；根据所述第二肺癌患者的疗效生成标签，并根据所述第二融合特征和对应的所述标签生成训练数据集；将所述训练数据集输入到预先构建的肺癌患者疗效预测模型进行模型训练，得到训练好的肺癌患者疗效预测模型。

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