摘要
本发明公开了一种基于自监督深度学习诊断疾病的系统,所述系统包括数据集合模块、数据转换模块、蛋白表达生成模块和疾病诊断模块;所述数据集合模块,是收集质谱检测的待测者肽段水平的表达数据,形成数据集合;所述数据转换模块,是将上述数据集合中的数据进行编码转换,构造一个自监督深度学习神经网络,对肽段水平的表达数据进行校正;所述蛋白表达生成模块,是利用校正后的肽段水平的表达数据生成蛋白水平的表达数据;所述疾病诊断模块,是利用蛋白水平的表达数据对待诊断者是否患病进行判定。本发明利用组学级别数据,使用更全面的指标对疾病状态进行分析,对多种复杂因素导致的疾病,能产生更好的效果,节省人力和时间成本。
技术关键词
监督深度学习
数据转换模块
蛋白
无监督聚类
疾病
编码算法
PCA算法
校正
质谱
计算机
介质
体液
样本
指标
人力
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