摘要
本发明公开了一种结合病理图像与临床变量的肺癌患者预后评估方法及系统,其方法包括:获取目标患者的病理图像并进行预处理和特征提取,根据目标患者的身份信息和日常习惯信息整合多项临床变量;构建临床特征网络和图像特征网络,通过图像特征网络对提取特征进行分析,获取第一分析结果;对多项临床变量进行标准化和分类处理,通过临床特征网络对处理后的多项临床变量进行分析,获取第二分析结果;根据第一分析结果和第二分析结果通过多层感知模型预测目标患者的生存月份。可以考虑到肿瘤微环境与患者吸烟史等临床变量的协同影响来综合地进行生存期预测,可以保证预测精度和可靠性。
技术关键词
预后评估方法
多层感知模型
患者
变量
预后评估系统
子模块
图像
肺癌病理
疾病分型
无监督特征学习
配置网络节点
肿瘤
淋巴细胞
分析模块
高风险
深度学习模型
身份
参数
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变量