摘要
本发明提供了一种基于深度学习的多模态乳腺癌预后预测方法及系统,所述方法包括:获取待预测患者的第一数据,其中,所述第一数据包括待预测患者的病理影像、LncRNA数据、免疫细胞ssGSEA评分以及临床数据;将所述第一数据输入至预设的预后预测模型,以使所述预后预测模型根据所述第一数据生成生存风险的概率分布矩阵,进而根据所述概率分布矩阵输出所述待预测患者的预后预测结果,其中,所述预后预测模型是基于深度学习模型构建,并根据若干历史乳腺癌患者的第一数据训练获得。本发明提高了对乳腺癌治疗疗效判断的准确性,为后续治疗方案的制定或选择提供数据支持。
技术关键词
预后预测模型
乳腺癌预后预测
免疫细胞
数据
深度学习模型
患者
注意力
智能分类器
矩阵
转录组测序
模型训练模块
多层感知器
预后预测系统
软件包
风险
机制
节点
影像
嵌套
系统为您推荐了相关专利信息
健康驾驶系统
分析模块
USB摄像头
车辆实时位置
数据可视化
验证方法
地址映射关系
构建数学模型
芯片存储电路
内存
风险预测模型
疾病风险预测方法
校正
坐标系
样本
冰箱除霜控制方法
模糊控制规则
神经网络预测模型
BP神经网络模型
数据驱动建模
卫星通信站
动态对准方法
动态信道状态
状态空间模型
轨道