一种分析肝癌复发数据的多模态预测模型构建方法及系统

专利主权项内容

1.一种分析肝癌复发数据的多模态预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：获取肝细胞癌切除后的患者医疗数据；将所述患者医疗数据按照不同的数据类型划分为临床文本数据、影像数据和病理数据；对所述临床文本数据、影像数据和病理数据分别进行多模态组学特征提取，得到对应的临床文本组学特征、影像组学特征和病理组学特征；对所述临床文本组学特征、影像组学特征和病理组学特征进行分析筛选，得到特征筛选结果，对所述患者医疗数据进行数据标准化得到标准化处理结果，将所述特征筛选结果和标准化处理结果汇总为待建模数据；基于所述待建模数据进行单模态建模，得到对应的临床文本单模态模型、影像单模态模型和病理单模态模型；对所述待建模数据执行前融合步骤得到对应的前融合多模态模型，对所述临床文本单模态模型、影像单模态模型和病理单模态模型执行后融合步骤，得到对应的后融合多模态模型；对所述前融合多模态模型和后融合多模态模型进行分别进行模型评估，选择评估最优的模型作为分析肝癌复发数据的多模态预测模型。