[發明專利]一種生存時長預測方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110987850.5
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113723415B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: 梁爽;趙成;劉巖
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/771;G06V10/774;G06T7/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 杜晶

1.一種生存時長預測方法，其特征在于，所述方法包括：

確定待預測的患者的多模態磁共振圖像中的腫瘤區域，基于圖像處理算法以及預先保存的第一特征，確定所述腫瘤區域對應的目標影像特征值集；其中，所述第一特征為腫瘤區域對應的特征中對患者生存時長影響較大的特征；

根據基因組學數據中包含所述患者包含的基因對應的基因突變狀態以及預先保存的第二特征，確定目標基因特征值集，并根據預先保存的所述待預測的患者的臨床數據以及預先保存的第三特征，確定目標臨床特征值集，其中，所述目標臨床特征值集中包含年齡特征值以及性別特征值；所述第二特征為基因對應的基因突變狀態的特征中對患者生存時長影響較大的特征，所述第三特征為所有臨床數據對應的所有特征中對患者生存時長影響較大的特征；

根據所述目標影像特征值集、所述目標基因特征值集、所述目標臨床特征值集以及預先訓練完成的模型，確定所述待預測的患者的目標生存時長信息，包括：

獲取所述目標影像特征值集中與預先保存的第一子特征匹配的第一目標子特征值，并獲取所述目標影像特征值集中與預先保存的第二子特征匹配的第二目標子特征值，其中，所述第一子特征與所述第二子特征的數量的和值不小于所述預先保存的第一特征的數量；第一子特征用于在目標影像特征值集中篩選出對風險等級影響較大的特征對應的特征值，第二子特征用于在目標影像特征值集中篩選出對生存時長影響較大的特征對應的特征值；

獲取所述目標基因特征值集中與預先保存的第三子特征匹配的第三目標子特征值，并獲取所述目標基因特征值集中與預先保存的第四子特征匹配的第四目標子特征值，其中，所述第三子特征與所述第四子特征的數量的和值不小于所述預先保存的第二特征的數量；第三子特征用于在目標基因特征值集中篩選出對風險等級影響較大的特征對應的特征值，第四子特征用于在目標基因特征值集中篩選出對生存時長影響較大的特征對應的特征值；

獲取所述目標臨床特征值集中與預先保存的第五子特征匹配的第五目標子特征值，并獲取所述目標臨床特征值集中與預先保存的第六子特征匹配的第六目標子特征值，其中，所述第五子特征與所述第六子特征的數量的和值不小于所述預先保存的第三特征的數量；第五子特征用于在目標臨床特征值集中篩選出對風險等級影響較大的特征對應的特征值，第六子特征用于在目標臨床特征值集中篩選出對生存時長影響較大的特征對應的特征值；

基于所述第一目標子特征值、所述第三目標子特征值、所述第五目標子特征值以及預先訓練完成的風險等級預測模型，確定目標風險等級特征值；

基于所述第二目標子特征值、所述第四目標子特征值、所述第六目標子特征值、所述目標風險等級特征值以及預先訓練完成的生存時長預測模型，確定所述待預測的患者的目標生存時長信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定待預測的患者的多模態磁共振圖像中的腫瘤區域包括：

將待預測的患者的多模態磁共振圖像輸入到預先訓練完成的語義分割模型中，獲得所述多模態磁共振圖像中的腫瘤區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于圖像處理算法以及預先保存的第一特征，確定所述腫瘤區域對應的目標影像特征值集包括：

基于圖像處理算法，確定所述腫瘤區域對應的每個特征的第一特征值；

根據所述腫瘤區域的每個特征中與所述預先保存的第一特征匹配的特征對應的第一特征值，確定目標影像特征值集。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據基因組學數據中包含所述患者包含的基因對應的基因突變狀態以及預先保存的第二特征，確定目標基因特征值集包括：

確定基因組學數據中包含所述患者包含的每個基因對應的基因突變狀態的特征的第二特征值；

根據所述每個基因對應的基因突變狀態的特征中與所述預先保存的第二特征匹配的特征對應的第二特征值，確定目標基因特征值集。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預先保存的所述待預測的患者的臨床數據以及預先保存的第三特征，確定目標臨床特征值集包括：

確定預先保存的所述待預測的患者的臨床數據中包含的每個數據對應特征的第三特征值；

根據所述每個數據對應特征中與預先保存的第三特征匹配的特征對應的第三特征值，確定目標臨床特征值集。