【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及一种肺腺癌亚型分类方法、肺腺癌亚型分类装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、肺癌的死亡率居于癌症之首，其中约85%的肺癌是非小细胞肺癌，而肺腺癌则是非小细胞肺癌中最常见的类型。根据组织学特征和侵袭程度，肺腺癌可以进一步分为原位腺癌、微侵润腺癌和浸润性腺癌等亚型类别。在相关技术中，通常由医生采用肉眼识别的方式来对患者的肺部计算机断层扫描图像进行人工分类，以确定出肺腺癌的亚型类别，但是肺腺癌不同亚型类别间的组织学差异细微，使得这种基于人工识别的分类方式的分类质量和分类效率受限于医生个体的分类能力。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种肺腺癌亚型分类方法、肺腺癌亚型分类装置、计算机设备及计算机可读存储介质，可以提高肺腺癌亚型分类的分类效率和分类质量。
2、第一方面，本申请提供的肺腺癌亚型分类方法，包括：
3、获取当前患者的电子健康记录和肺部计算机断层扫描图像；
4、确定肺部计算机断层扫描图像中的肺腺癌参考区域；p>
5、根据肺本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，肺腺癌亚型分类模型包括跨模态编码模块、注意力融合模块和分类模块，所述肺腺癌亚型分类方法包括：
2.根据权利要求1所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述跨模态编码模块包括文本编码分支和图像编码分支，所述根据所述肺腺癌参考区域，通过所述跨模态编码模块对所述电子健康记录和所述肺部计算机断层扫描图像进行跨模态编码得到多模态特征，包括：
3.根据权利要求2所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述图像编码分支包括第一图像编码分支和第二图像编码分支，所述根据所述肺腺癌参考区域，通过所述图像编码分支对所述计算断层扫...
【技术特征摘要】
1.一种肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，肺腺癌亚型分类模型包括跨模态编码模块、注意力融合模块和分类模块，所述肺腺癌亚型分类方法包括：
2.根据权利要求1所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述跨模态编码模块包括文本编码分支和图像编码分支，所述根据所述肺腺癌参考区域，通过所述跨模态编码模块对所述电子健康记录和所述肺部计算机断层扫描图像进行跨模态编码得到多模态特征，包括：
3.根据权利要求2所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述图像编码分支包括第一图像编码分支和第二图像编码分支，所述根据所述肺腺癌参考区域，通过所述图像编码分支对所述计算断层扫描图像进行编码得到图像模态特征，包括：
4.根据权利要求3所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述通过所述注意力融合模块对所述多模态特征进行注意力融合，得到跨模态融合特征，包括：
5.根据权利要求4所述的肺腺癌亚型分类方法，其特征在于，所述通过所述注意力融合模块对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：田媛，樊晨晨，李钦海，胡嘉航，罗雪娇，陈雄，陈绍山，刘波，王昌淼，张永全，
申请(专利权)人：深圳市龙岗区人民医院，
类型：发明
国别省市：
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