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龙图腾网获悉中山大学附属第一医院申请的专利下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法和装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120565048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510506759.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法和装置及介质是由雷文斌;黎媛媛;李芸;陈文卿;帅懿设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法和装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法和装置及介质，可应用于大数据处理技术领域。本申请通过获取包括第一CT图像、第一临床文本信息、历史初治疗的下咽癌患者所选择的第一诱导化疗方案以及总生存期的多个历史初治疗的下咽癌患者在诱导化疗前的历史多模态信息后，通过历史多模态信息对预设模型进行训练，接着确定预设模型训练完成后对应的评分截断值后，将当前初治疗的下咽癌患者在诱导化疗前的当前多模态信息输入训练好的所述预设模型中预测得到当前风险值，再基于当前风险值和评分截断值确定诱导化疗的目标推荐方案，从而使得确定的目标推荐方案更加接近实际情况，进而提高推荐的化疗方案与实际情况的匹配度。

本发明授权下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法和装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取多个历史初治疗的下咽癌患者在诱导化疗前的历史多模态信息，所述历史多模态信息包括第一CT图像、第一临床文本信息、所述历史初治疗的下咽癌患者所选择的第一诱导化疗方案以及所述第一诱导化疗方案对应的总生存期； 通过所述历史多模态信息对预设模型进行训练，所述预设模型包括下咽癌诱导化疗预后预测及治疗方案的风险评估模型； 确定所述预设模型训练完成后对应的评分截断值； 获取当前初治疗的下咽癌患者在诱导化疗前的当前多模态信息，所述当前多模态信息包括第二CT图像和第二临床文本信息； 将所述当前多模态信息输入训练好的所述预设模型中，预测得到当前风险值； 根据所述当前风险值和所述评分截断值确定诱导化疗的目标推荐方案； 其中，所述预设模型包括CT图像预处理模块、CT图像特征提取模块、多模态特征筛选模块和多模态特征融合及预测模块； 多模态特征融合及预测模块包括全连接层、组别感知注意力层、门控跨模态融合层和输出层，输出层包括总体预测头、第一组别预测头、第二组别预测头、第三组别预测头和第四组别预测头；全连接层用于接收第四CT图像、深度学习特征和第三临床文本信息；全连接层、组别感知注意力层和门控跨模态融合层依次串联；总体预测头、第一组别预测头、第二组别预测头、第三组别预测头和第四组别预测头的输入端均与门控跨模态融合层的输出端连接； 所述根据所述当前风险值和所述评分截断值确定诱导化疗的目标推荐方案，包括： 当所述当前风险值中当前诱导化疗预后整体风险值小于所述评分截断值，获取所述当前风险值中的所有第二诱导化疗预后独立风险值，每个所述第二诱导化疗预后独立风险值对应一个所述第二诱导化疗方案；所有第二诱导化疗预后独立风险值包括第一组别预测头输出的诱导化疗方案TP的诱导化疗预后独立风险值，第二组别预测头输出的诱导化疗方案TPF的诱导化疗预后独立风险值，第三组别预测头输出的诱导化疗方案TPK的诱导化疗预后独立风险值，第四组别预测头输出的诱导化疗方案TPR的诱导化疗预后独立风险值； 对所有所述第二诱导化疗预后独立风险值进行排序； 基于排序结果和所述第二诱导化疗预后独立风险值生成所述当前初治疗的下咽癌患者对应的所述诱导化疗的目标推荐方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学附属第一医院，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区中山二路58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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