一种基于多模态特征的肺癌靶向药治疗结果预测方法

本发明公开了一种基于多模态特征的肺癌靶向药治疗结果预测方法，属于医学影像分析、深度学习及精准医疗技术领域。所述方法利用不同的编码器分别对病理图像、CT影像和临床文本数据进行有效地特征提取，通过设计多模态协同建模模块和跨模态特征感知模块，实现不同模态数据的深度融合与信息互补。同时，本发明还引入了多实例学习方法，以更好地处理不同模态数据间的异质性，通过注意力机制自动学习不同实例对整体预测结果的贡献权重，增强模型对重要特征的捕捉与表达能力。本发明方法不仅显著提高了肺癌患者靶向药治疗效果预测的准确性和稳定性，同时也有效降低了多模态数据处理的计算复杂性，具有重要的临床应用价值和技术创新性。