【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗科技领域，具体而言，涉及一种基于影像和基因的器官变化信息确定方法及装置。
技术介绍
1、在现有技术中，通常是根据患者的医疗影像的影像变化信息来确定患者的肿瘤变化情况，例如，通过定期体检拍摄ct影像或mr影像，来检测患者的肿瘤是否缩小或者扩大。
2、然而，在医学领域，患者的肿瘤变化与患者的基因突变情况存在潜在的联系，因此，在现有技术中，仅仅使用医疗影像的影像变化信息来判断或者预测患者的肿瘤变化趋势，存在判据维度过于单一的问题，从而导致对于患者的放疗效果预测准确较差的技术问题。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于影像和基因的器官变化信息确定方法及装置，以至少解决的技术问题。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于影像和基因的器官变化信息确定装置，包括：获取单元，用于从目标数据源获取目标对象在预设时间段的目标基因序列和x个医疗影像，其中，x为大于1的整数；确定单元，用于通过主干神经网络依据x个医疗影像和目标基因序列确定模型输入特征，其中，模型输入特征用于表征x个医疗影像之间的影像变化情况和目标对象在预设时间段内的基因变异情况；预测单元，用于将模型输入特征输入至与主干神经网络连接的目标分支网络中，通过目标分支网络依据模型输入特征预测目标对象的目标器官的变化信息，其中，不同的数据源对应不同的分支网络，目标器官为目标对象在放疗过程中涉及的危及器官和/或靶区器官。
3、可选地，在
4、可选地，在本申请提供的基于影像和基因的器官变化信息确定装置中，第一确定子单元，包括：第一确定模块，用于从目标基因序列中确定第一类基因和第二类基因，其中，第一类基因为已知的涉及引发癌症的基因，第二类基因为单个核苷酸位置上发生遗传变异的基因；第一计算模块，用于计算第一类基因的碱基数量与参考基因序列中的第三类基因的碱基数量的比值，得到第一类基因特征，其中，第三类基因在参考基因序列中的位置与第一类基因在目标基因序列中的位置相同；第二计算模块，用于计算第二类基因的碱基数量与参考基因序列中的第四类基因的碱基数量的比值，得到第二类基因特征，其中，第四类基因在参考基因序列中的位置与第二类基因在目标基因序列中的位置相同；第一处理模块，用于将第一类基因特征和第二类基因特征作为目标基因特征。
5、可选地，在本申请提供的基于影像和基因的器官变化信息确定装置中，特征融合子单元，包括：第二处理模块，用于将目标基因特征表示为基因通路；第三处理模块，用于对基因通路进行归一化处理，得到目标基因通路，其中，目标基因通路的规格与主干神经网络的通路规格相同；第四处理模块，用于基于预设时间段的时间特征，通过特征拼接或者特征点乘的方式，将目标基因通路和目标影像特征融合为模型输入特征。
6、可选地，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：第一获取单元，用于获取历史医疗影像和历史基因序列；设置单元，用于设置第一编码器和第一解码器，其中，第一编码器用于提取历史医疗影像的影像特征和历史基因序列的基因特征；第一解码器用于依据历史医疗影像的影像特征生成待评估影像，以及依据历史基因序列的基因特征生成待评估基因序列；第一训练单元，根据历史医疗影像、历史基因序列、第一编码器以及第一解码器，训练得到主干神经网络。
7、可选地，在本申请提供的基于影像和基因的器官变化信息确定装置中，第一训练单元，包括：训练子单元，用于依据历史医疗影像和历史基因序列对第一编码器进行迭代训练，直至第一解码器依据第一编码器提取的影像特征所生成的待评估影像与历史医疗影像的相似度大于第一阈值，并且第一解码器依据第一编码器提取的基因特征所生成的待评估基因序列与历史基因序列的相似度大于第二阈值；主干神经网络确定子单元，用于将训练完成的第一编码器和第二编码器组成主干神经网络，其中，第二编码器用于对第一编码器输出的影像特征和基因特征进行特征融合。
8、可选地，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：第二获取单元，用于从目标数据源中获取n个参照对象中的每个参照对象的医疗影像、基因序列以及实际器官变化信息，其中，n为大于1的整数；特征提取单元，用于通过主干神经网络提取第i个参照对象的医疗影像的影像特征以及第i个参照对象的基因序列的基因特征，其中，第i个参照对象为n个参照对象中的任意一个参照对象；第一处理单元，用于将第i个参照对象的医疗影像的影像特征为第一参考特征；第二处理单元，用于将第i个参照对象的基因序列的基因特征作为第二参考特征；第二训练单元，用于根据第一参考特征、第二参考特征以及与目标数据源相对应的第二编码器，训练得到目标分支网络。
9、可选地，在本申请提供的基于影像和基因的器官变化信息确定装置中，第二训练单元，包括：目标参考特征确定子单元，用于通过主干神经网络将第一参考特征和第二参考特征融合为目标参考特征；第二解码器训练子单元，用于依据目标参考特征对第二解码器进行迭代训练，直至第二解码器依据目标参考特征生成的器官变化信息与第i个参照对象的实际器官变化信息的相似度大于预设相似度；目标分支网络确定子单元，用于将训练完成的第二解码器作为目标分支网络。
10、可选地，在本申请提供的基于影像和基因的器官变化信息确定装置中，目标参考特征确定子单元，包括：采集间隔时长获取模块，用于获取n个参照对象中的每个参照对象的历史基因序列的采集间隔时长，得到n个采集间隔时长，其中，n个采集间隔时长与n个参照对象一一对应；第三计算模块，用于计算n个采集间隔时长中的最大值与最小值的差值；第四计算模块，用于计算第i个参照对象的历史基因序列的采集间隔时长与差值的比值，得到第i个参照对象的时间变异参数；目标参考特征确定模块，用于根据时间变异参数将第一参考特征和第二参考特征融合为目标参考特征。
11、根据本申请的另一方面，还提供了一种基于影像和基因的器官变化信息确定方法，包括：从目标数据源获取目标对象在预设时间段的目标基因序列和x个医疗影像，其中，x为大于1的整数；通过主干神经网络依据所述x个医疗影像和目标基因序列确定模型输入特征，其中，所述模型输入特征用于表征所述x个医疗影像之间的影像变化情况和所述目标对象在所述预设时间段内的基因变异情况；将所述模型输入特征输入至与所述主干神经网络连接的目标分支网络中，通过所述目标分支网络依据所述模型输入特征预测所述目标对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述第一确定子单元，包括：
3.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述特征融合子单元，包括：
4.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：
5.根据权利要求4所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述第一训练单元，包括：
6.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：
7.根据权利要求6所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述第二训练单元，包括：
8.根据权利要求7所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述目标参考特征确定子单元，包括：
9.一种基于影像和基因的器官变化信息确定方法，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，使得所述计算机可读存储介质所在设备控制权利要求1至8中任意一项所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置运行。
...【技术特征摘要】
1.一种基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述第一确定子单元，包括：
3.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述特征融合子单元，包括：
4.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：
5.根据权利要求4所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，所述第一训练单元，包括：
6.根据权利要求1所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置，其特征在于，基于影像和基因的器官变化信息确定装置还包括：
7.根据权利要求6所述的基于影像和基因的器官变化信息确定装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：周琦超，邓付星，
申请(专利权)人：福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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