摘要
本发明公开的属于信息科学技术领域,具体为一种基于多尺度病理图像与多模态数据的疾病生存预测方法,包括具体步骤如下:数字病理图像数据处理、基因表示数据处理、多模态数据交互、生存分析。本发明使用x40和x20两种放大倍数下所对应的图像块作为模型的输入,并且采用早期融合的策略实现多尺度信息的整合;相比于采用多视图WSI会产生重复计算相同位置的方法,本发明采用无重叠的图像分割分块方式,能够在一定程度上防止模型的过拟合,并且提高模型的效率。
技术关键词
生存预测方法
基因表达数据
多尺度
数字病理图像
协方差矩阵
多模态
高斯混合模型
原型
疾病
密度
患者
转录组学
期望最大化算法
基因表达特征
注意力
信息科学技术
标记
数字化切片
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数字病理图像
染色系统
双向注意力机制
噪声
多层感知机
海底多金属结核
智能识别方法
代表性图像
图像增强
模块
变换特征
连续小波变换
样本
注意力
短时傅里叶变换