[发明专利]一种肺癌基因突变的跨模态预测系统及方法

权利要求书

1.一种肺癌基因突变的跨模态预测系统，其特征在于，具体包括：

采集模块，用于分别采集接受靶向治疗和免疫治疗前的若干肺癌患者的计算机断层扫描影像，数字病理图像，真实基因突变类型和以及每种所述真实基因突变类型对应的真实肿瘤突变负荷；

标注模块，连接所述采集模块，用于分别对所述计算机断层扫描影像和所述数字病理图像中的病灶区域进行标注得到计算机断层扫描标注图像以及数字病理标注图像；

训练模块，分别连接所述采集模块和所述标注模块，用于将各所述肺癌患者的所述计算机断层扫描标注图像和所述数字病理标注图像作为输入，将对应的所述真实基因突变类型和所述真实肿瘤突变负荷作为输出，训练得到肺癌基因突变预测模型；

预测模块，连接所述训练模块，用于将待预测肺癌患者的所述计算机断层扫描影像和所述数字病理图像输入到所述肺癌基因突变预测模型得到所述待预测肺癌患者的预测基因突变类型以及对应的预测肿瘤突变负荷，作为医生给出靶向治疗以及免疫治疗意见的参考数据。

2.根据权利要求1所述的肺癌基因的跨模态突变预测系统，其特征在于，所述采集模块包括：

第一采集单元，用于采集各所述肺癌患者的所述计算机断层扫描影像；

第二采集单元，用于获取各所述肺癌患者的病理切片，并对所述病理切片进行扫描得到所述数字病理图像；

第三采集单元，用于对各所述肺癌患者进行基因测序得到所述真实基因突变类型和以及每种所述真实基因突变类型对应的所述真实肿瘤突变负荷。

3.根据权利要求1所述的肺癌基因突变的跨模态预测系统，其特征在于，所述训练模块包括：

分组单元，用于将每个所述肺癌患者的所述计算机断层扫描标注图像、所述数字病理标注图像、所述真实基因突变类型和所述真实肿瘤突变负荷作为一数据集合，并根据各所述数据集合形成一训练集和一验证集；

训练单元，连接所述分组单元，用于将所述训练集中的所述计算机断层扫描标注图像和所述数字病理标注图像作为输入，将所述真实基因突变类型和所述真实肿瘤突变负荷作为输出，训练得到一肺癌基因突变初始模型；

验证单元，分别连接所述分组单元和所述训练单元，用于根据所述验证集对所述肺癌基因突变初始模型进行参数优化调整，得到所述肺癌基因突变预测模型。

4.根据权利要求3所述的肺癌基因突变的跨模态预测系统，其特征在于，所述训练模块还包括一测试单元，分别连接所述分组单元和所述验证单元，所述测试单元包括：

第一子单元，用于根据各所述数据集合形成一测试集；

第二子单元，连接所述第一子单元，用于将所述测试集中的各所述计算机断层扫描标注图像和所述数字病理标注图像输入到所述肺癌基因突变预测模型得到相应的基因突变类型预测结果和肿瘤突变负荷预测结果；

第三子单元，连接所述第二子单元，用于根据各所述基因突变类型预测结果与对应的所述真实基因突变类型处理得到一第一预测准确率，以及根据各所述肿瘤突变负荷预测结果与对应的所述真实肿瘤突变负荷处理得到一第二预测准确率，作为医生给出靶向治疗以及免疫治疗意见的参考数据。

5.根据权利要求4所述的肺癌基因突变的跨模态预测系统，其特征在于，采用受试者工作特性曲线及曲线下面积处理得到所述第一预测准确率和所述第二预测准确率。

6.根据权利要求4所述的肺癌基因突变的跨模态预测系统，其特征在于，将所有所述数据集合按照预设比例划分形成所述训练集，所述验证集和所述测试集，所述预设比例为3：1：1。