[发明专利]基于深度神经网络的乳腺癌预后指示系统、存储介质及设备有效
| 申请号： | 202211291501.0 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN115631849B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 许伊宁;赵天意;刘博;王亚东 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06F17/16;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度神经网络的乳腺癌预后指示系统、存储介质及设备，属于癌症预后指示技术领域。本发明为了解决现有的乳腺癌预后预测准确率有待于提高的问题。本发明根据用户输入实例对应的组学特征在TCGA数据库中获取相同的全部乳腺癌实例的组学特征，然后针对每个组学数据分别计算特征的肯德尔相关系数矩阵，根据相关系数矩阵确定全局基因相似系数矩阵及最相近基因相似系数矩阵，并通过迭代计算多组学特征相似性融合矩阵进而获得多组学特征的全局相似性，之后根据非负矩阵分解的方式对其进行分解，根据分解结果对用户取户输入的组学特征进行加权，然后利用机器学习模型进行乳腺癌预后预测。本发明用于乳腺癌的预后指示。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 乳腺癌 预后 指示 系统 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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