申请/专利权人：中山大学附属第六医院

申请日：2023-08-17

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117079801B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16B40/00;G06T7/00;G06T7/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明公开了一种结直肠癌的预后风险预测系统，所述系统包括：图像获取模块以及预测模块；所述图像获取模块，用于获取待预测病人的CT图像，并将所述CT图像输入至预测模块；所述预测模块，用于在未检测到与CT图像配对的基因组学数据时，将所述CT图像输入一预设的CRC预后预测模型，以使所述CRC预后预测模型，根据所述CT图像特征对待预测病人的基因组学特征进行推断，生成待预测病人的预测基因组学特征，继而根据所述CT图像特征和预测基因组学特征，对待预测病人的预后风险进行预测，得到待预测病人的预后风险预测结果。通过本发明可以根据单CT图像来对待预测病人的预后风险进行预测。

主权项：1.一种结直肠癌的预后风险预测系统，其特征在于，包括：图像获取模块以及预测模块；所述图像获取模块，用于获取待预测病人的CT图像，并将所述CT图像输入至预测模块；所述预测模块，用于在未检测到与CT图像配对的基因组学数据时，将所述CT图像输入一预设的CRC预后预测模型，以使所述CRC预后预测模型对待预测病人的预后风险进行预测，得到待预测病人的预后风险预测结果；其中，所述CRC预后预测模型包括：CT图像特征提取单元、模态交互推断单元以及融合预测单元；所述CT图像特征提取单元，用于接收待预测病人的CT图像，提取所述CT图像的特征，并在未检测到与CT图像配对的基因组学数据时，将所提取的CT图像特征输入至模态交互推断单元；所述模态交互推断单元，用于在接收到CT图像特征之后，获取待预测病人的基因组学特征均值，根据所述CT图像特征，生成CT图像特征所对应的均值和方差，继而根据所述CT图像特征所对应的均值和方差确定所述CT图像特征对应的多元高斯分布；对所述多元高斯分布进行随机采样，得到所述多元高斯分布的参数；根据所述参数和所述基因组学特征均值，对待预测病人的基因组学特征进行推断，生成待预测病人的基因组学特征，并将所述CT图像特征和所述基因组学特征输入至融合预测单元；所述融合预测单元，用于在未检测到与CT图像配对的基因组学数据时，将所输入的CT图像特征和预测基因组学特征进行特征融合，并根据融合后的特征对待预测病人的预后风险进行预测，得到待预测病人的预后风险预测结果；其中，所述CRC预后预测模型的构建，包括：获取一基因通路网络和一生物反应通路网络；根据所述基因通路网络、所述生物反应通路网络以及通路与通路之间的真实连接，对一预设神经网络模型的各层神经网络中神经元的连接进行约束，生成CRC预后预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学附属第六医院 一种结直肠癌的预后风险预测系统

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