一种基于多模态MRI影像与数字病理组学融合的肾透明细胞癌预后预测方法

本发明公开了一种基于多模态MRI影像与数字病理组学融合的肾透明细胞癌预后预测方法，包括如下步骤：步骤S1：基于MR影像与病理图像训练数据集的收集；步骤S2：MR影像组学的特征提取；步骤S3：病理图像深度学习特征提取；步骤S4：MR‑病理特征融合模块；步骤S5：网络的部署。本发明提出了从治疗前影像及术后病理两个尺度获取具有预后信息的深度特征，针对MR影像和病理图像的数据特点，分别采用影像组学和卷积神经网络的方式提取有效特征，并通过多任务引导的方式在隐空间完成两类特征的深度融合，提出了具有多尺度信息的精准预后模型，有较强的临床应用前景，对于实现精准免疫治疗及改善患者的预后具有重要的意义。