基于多模态数据融合的多任务肺癌脑转移生存期预测方法

本申请公开了一种基于多模态数据融合的多任务肺癌脑转移生存期预测方法，涉及医学图像处理领域，该方法包括获取非小细胞肺癌CT影像数据、基因数据和临床数据；对非小细胞肺癌CT影像数据进行病灶分割；基于病灶分割结果进行特征提取，得到放射组学特征和深度图像特征；对基因数据进行特征提取，得到基因特征；对临床数据进行缺失值删除及数值化预处理，得到临床特征；将放射组学特征与深度图像特征进行局部跨模态注意力融合；将初步混合图像特征、基因特征和临床特征进行全局跨模态注意力融合，得到原始混合特征；基于原始混合特征进行条件引导扩散，得到肺癌脑转移分类判断结果与生存期预测风险。本申请可提高生存期预测准确性和稳定性。