摘要
本申请公开了一种基于深度学习的非小细胞肺癌患者生存期预测方法及装置,涉及非小细胞肺癌患者生存期预测领域。该装置包括采集器、处理器和显示器,采集器采集非小细胞肺癌患者的临床数据集和多模态基因数据集;处理器获取非小细胞肺癌患者的临床数据集和多模态基因数据集;对临床数据集和多模态基因数据集中的每个模态基因数据集分别采用匹配的神经网络模型提取特征;将所有提取的特征拼接起来,输入多交互记忆网络,获得融合特征向量;根据融合特征向量,利用生存期预测模型生成非小细胞肺癌患者的生存期预测结果;显示器显示非小细胞肺癌患者的生存期预测结果。本申请能够提高生存期预测的准确性和可靠性,为临床决策过程提供有力的数据支撑。
技术关键词
非小细胞肺癌患者
生存期预测方法
数据
基因
神经网络模型
预测装置
多层感知机
采集器
矩阵
显示器
处理器
成分分析
多模态
记忆
线性
决策
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视角
虚拟射击道具
场景
摄像机
计算机可执行指令
监控预警方法
智能传感器
烟雾
模糊逻辑
图像分割
大语言模型
评估指标体系
样本
术语
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