基于TCGA数据库与深度学习的肝癌数据筛选标记方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于TCGA数据库与深度学习的肝癌数据筛选标记方法及系统
申请号:CN202410934057
申请日期:2024-07-12
公开号:CN119068995A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于TCGA数据库与深度学习的肝癌数据筛选标记方法及系统,包括:从TCGA数据库获取肝癌数据;对肝癌数据进行数据预处理,得到预处理数据;将预处理数据输入预先训练好的深度学习模型进行筛选标记,输出筛选标记结果。通过TCGA数据库获取丰富的肝癌相关数据,对数据进行处理,基于深度学习技术,对肝癌相关的大量基因数据进行深度挖掘和分析,提高了数据筛选的效率和准确性。
技术关键词
TCGA数据库 标记方法 肝癌 深度学习模型 异常数据 分支 相关性分析方法 层次聚类方法 编码 特征值 深度学习技术 样本 标记系统 搜索技术 数据分布 索引表
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于消缺状态变化的点逐点标记方法及系统
状态关联模型 故障传播路径 节点 标记方法 遗传算法优化
2
电力系统异常负荷点识别方法、装置、计算机设备、介质产品
长短期记忆网络 异常数据点 负荷 序列 点识别方法
3
基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法
生成方法 深度学习模型 超参数 图像数据压缩 网格搜索方法
4
一种双阶段深度学习的高内涵图像双核细胞自动识别方法
细胞自动识别方法 ROI图像 图像块 阶段 深度学习网络
5
用于石化装置的转动机构故障诊断及修正方法和装置
石化装置 故障诊断模型 修正方法 诊断设备 深度学习模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号