【源码】基于Python的食管癌多模态健康与生存预测系统

项目简介

本项目运用Python编程语言与深度学习技术，融合医学影像数据（如CT图像）和临床结构化数据，对食管癌患者的健康状态和生存情况开展预测。通过多模态数据融合与特征提取，构建预测模型，提升预测的准确性与可靠性。

项目的主要特性和功能

1. 多模态数据处理：处理临床结构化数据与CT医学影像数据，保障数据的一致性和可用性；利用迁移学习方法，借助ResNet50模型提取CT图像特征。
2. 特征选择与筛选：采用T检验和LASSO特征筛选方法，挑选出对预测任务有显著影响的特征；融合临床结构化数据和影像学特征，实现多模态特征融合。
3. 模型构建与评估：构建多模态健康预测模型和生存预测模型，支持多种分类器和生存分析模型；运用StratifiedKFold分层采样和交叉验证方法评估模型性能；提供AUC、c - index等多种模型评估指标，对模型性能进行量化评估。
4. 数据可视化：支持ROC曲线、生存曲线等可视化工具，直观呈现模型的预测效果；提供不同时间点的AUC对比图，助力分析模型在不同时间段的预测能力。

安装使用步骤

1. 环境配置：安装Python 3.x版本，同时安装NumPy、Pandas、Scikit - learn、PyTorch、Matplotlib等必要的Python库。
2. 数据准备：准备食管癌患者的临床结构化数据和CT医学影像数据，确保数据格式符合项目要求，并进行必要的数据预处理。
3. 运行代码：下载项目源码文件，运行主程序文件（如main.py），按照提示输入相关参数，启动模型训练和评估过程。
4. 结果分析：查看生成的模型评估结果和可视化图像，分析模型性能；依据评估结果，调整模型参数或特征选择策略，优化模型性能。

下载地址

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