【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，尤其是一种癌症治疗疗效预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、癌症，亦称恶性肿瘤，由细胞恶性增生引发，具侵袭性和转移性。
2、相关技术中，癌症的治疗方法主要是放化疗和手术治疗，基于机器学习的影像组学在识别癌症类型、预测治疗效果和预测疾病进展等方面都有着很好的应用。然而，目前基于机器学习的影像组学的癌症治疗疗效预测方法是依据单一模态特征进行研究，预测准确性低。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种癌症治疗疗效预测方法、装置、设备及存储介质，通过结合影像组学特征、病理组学特征、转录组学特征和临床特征进行癌症治疗疗效预测，可以提高预测准确性。
2、本申请实施例提供一种癌症治疗疗效预测方法，包括：
3、获取ct扫描图像、病理图像、转录组学数据和临床数据；
4、对所述ct扫描图像进行影像组学特征提取，得到影像组学特征；
5、对所述病理图像进行基于注意力机制的感兴趣病理特征提取以及基于感兴趣病理特征提取结果的局...
【技术保护点】
1.一种癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述对所述CT扫描图像进行影像组学特征提取，得到影像组学特征，包括：
3.根据权利要求1所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述对所述病理图像进行基于注意力机制的感兴趣病理特征提取以及基于感兴趣病理特征提取结果的局部病理特征提取，得到病理组学特征，包括：
4.根据权利要求3所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述基于注意力机制，感知所述病理图像块中的感兴趣病理特征，以选出注意力分数最高的若干所述病理图像块，得到若干候选
【技术特征摘要】
1.一种癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述对所述ct扫描图像进行影像组学特征提取，得到影像组学特征，包括：
3.根据权利要求1所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述对所述病理图像进行基于注意力机制的感兴趣病理特征提取以及基于感兴趣病理特征提取结果的局部病理特征提取，得到病理组学特征，包括：
4.根据权利要求3所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述基于注意力机制，感知所述病理图像块中的感兴趣病理特征，以选出注意力分数最高的若干所述病理图像块，得到若干候选图像块，包括：
5.根据权利要求1所述的癌症治疗疗效预测方法，其特征在于，所述对所述转录组学数据进行差异表达基因分析以及基于差异表达基因分析结果的差异表...
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