一种基于多实例学习的肿瘤放疗反应预测方法及系统

本申请实施例提供了一种基于多实例学习的肿瘤放疗反应预测方法及系统，该方法包括：构建放疗影像数据集；从放疗影像数据集中提取多维特征并进行组合拼接，得到多维特征的嵌入表示；多维特征包括二维卷积特征和三维卷积特征；构建基于Transformer的多实例学习模型；以多维特征的嵌入表示为模型输入，对多实例学习模型进行迭代训练，得到训练完成的多实例学习模型；使用训练完成的多实例学习模型预测患者放疗中期反应，并结合可解释分析对模型预测过程进行分析评估，对患者肿瘤区域的预测结果进行模型评估。本申请提供的方法，能够预测肿瘤放疗后的反应情况，进而智能辅助医生针对患者实施精准放疗决策，降低患者预后风险与危害。
同济大学
段春艳 | 周涵 | 王佳洁 | 刘千拓