基于多模态医学图像融合的肿瘤预后风险预测方法

本申请涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种基于多模态医学图像融合的肿瘤预后风险预测方法，包括以下步骤：首先，获取患者数据，并对患者数据进行预处理；患者数据包括前列腺癌患者的MRI图像和WSI图像；然后，从预处理后的数据中分别提取MRI图像特征和WSI图像特征；接下来，将MRI图像特征和WSI图像特征进行融合，得到融合特征；最后，将融合特征输入深度学习预测模型，输出病人发展成为CRPC的风险概率值。本申请提供的基于多模态医学图像融合的肿瘤预后风险预测方法，能够有效预测前列腺癌患者经过雄激素剥夺治疗之后发展成为去势抵抗性前列腺癌的风险。