放射性肺炎预测模型的建立方法与系统

摘要

本申请属于医学智能技术领域，涉及一种放射性肺炎预测模型的建立方法，方法包括：识别CT图像中肺组织LUNG和临床靶区CTV，并分割出LUNG和CTV，获得除去临床靶区CTV的肺组织LUNG‑CTV；获取肺癌患者放射治疗计划中肺组织LUNG‑CTV区域的三维物理剂量，并将三维物理剂量转化为2Gy分次放射等效生物剂量；提取肺组织LUNG‑CTV区域的影像组学特征以及2Gy分次放射等效生物剂量的剂量组学特征；利用随机森林算法对影像组学特征与剂量组学特征进行特征筛选。本申请还提供一种放射性肺炎预测模型的建立系统、设备及其存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，放射性肺炎诊断结果可存储于区块链中。