基于PET-CT的非小细胞肺癌新辅助免疫治疗疗效多模态智能预测方法和模型

本发明公开了一种基于PET‑CT的非小细胞肺癌新辅助免疫治疗疗效多模态智能预测方法和模型。先采集患者的PET和CT图像并进行预处理，并分别输入两个特征提取器以获取特征；接着，这些特征经过双注意力引导的特征重加权模块处理，运用自注意力和互注意力机制进行模态内关键信息自适应挖掘，同时促进模态间结构与功能信息的互补协同增强，增强特征表达能力；最后，增强后的特征传入决策层，进行多模态决策融合，得出最终的疗效预测结果。本发明方法首次提出，PET‑CT可综合人体组织的细致形态结构、细胞代谢和功能等数据，为免疫治疗疗效预测更为全面丰富的信息。本发明对于新辅助NSCLC免疫治疗疗效的准确预测具有重要意义。