基于有限医学文本的乳腺癌pCR早期预测系统

本发明公开了一种基于有限医学文本的乳腺癌pCR早期预测系统，通过预训练优化并冻结大语言模型的参数；获取治疗前带有临床数据的DWI和DCE‑MRI用于训练；利用不同的特征提取模块分别从DWI和DCE‑MRI中提取形态学特征和血流动力学特征；使用冻结参数的大语言模型扩充有限的临床数据，用编码器提取文本特征；将文本特征、形态学特征和血流动力学特征动态融合获得最终的特征表示，然后输入到全连接神经网络中进行分类并训练出最优模型；使用最优模型进行推理。本发明利用大语言模型解决医学文本稀缺的问题，有效融合多源图像的信息，提升pCR预测的准确率。