一种效果预测方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种效果预测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取当前对象的多模态信息，将所述多模态信息输入至效果预测系统，其中，所述效果预测系统包括各模态信息的特征提取模块、特征融合模块和效果预测模块；获取所述效果预测系统输出的预测效果。在上述技术方案中，将当前对象的多模态信息输入至效果预测系统，实现了对多模态信息的特征提取、信息融合以及效果预测，其中，通过对多模态信息的特征提取、信息融合，实现了多种模态信息的融合，从而提高了预测效果的准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种效果预测方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术实施例涉及信息处理
，尤其涉及一种效果预测方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]放疗是治疗癌症的主要方式之一，可以通过射线杀死癌细胞。在放疗中，物理师会根据医生的剂量处方，设计放疗方案(调整机架角度、射野、多页光栅形状和射线剂量等)，最大限度保护正常器官的同时，让癌症病变组织受到足够剂量的射线照射，从而达到治疗癌症的目的。
[0003]在目前放疗治疗方案中，不同放疗方案的选择和放疗方案的验证，更多情况下要依靠物理师和医生的临床经验，但人体信息复杂多变，现有技术难以满足高准确度的预测效果的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种效果预测方法、装置、存储介质及电子设备，以实现提高预测效果的准确度。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种效果预测方法，包括：
[0006]获取当前对象的多模态信息，将所述多模态信息输入至效果预测系统，其中，所述效果预测系统包括各模态信息的特征提取模块、特征融合模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种效果预测方法，其特征在于，包括：获取当前对象的多模态信息，将所述多模态信息输入至效果预测系统，其中，所述效果预测系统包括各模态信息的特征提取模块、特征融合模块和效果预测模块；获取所述效果预测系统输出的预测效果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态信息包括结构化信息和非结构化信息，其中，所述效果预测系统包括结构化信息的特征提取模块和非结构化信息的特征提取模块。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结构化信息包括目标对象的医学影像和治疗计划；所述非结构化信息包括目标对象的病历信息和当前状态信息；所述预测效果包括基于所述治疗计划治疗后的预测影像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述治疗计划包括预设治疗次数的剂量分布和；所述预测效果为预设治疗次数后对应的预测效果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征融合模块用于对所述特征提取模块提取的特征信息进行权重融合；其中，若任一模态信息为空，则将所述模态信息对应的特征信息的权重设置为预设权重，其中，所述预设权重小于所述模态信息非空情况下对应的权重。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征融合模块用于对所述多模态信息分别对应的多层...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾乐成，
申请(专利权)人：深圳市联影高端医疗装备创新研究院，
类型：发明
国别省市：