一种基于多任务学习的肿瘤甲基化分型及新亚型发现方法、设备及程序产品

本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于多任务学习的肿瘤甲基化分型及新亚型发现方法、设备及程序产品。包括S1、获取肿瘤甲基化数据；S2、将所述肿瘤甲基化数据输至并行的训练好的第一神经网络和第二神经网络中，所述第一神经网络进行特征处理得到特征数据，所述第二神经网络进行分类得到分类类型；S3、将所述特征数据和分类类型输至训练好的第三神经网络中进行得到分类预测值，将所述分类预测值与预设阈值进行比较，当分类预测值小于预设阈值区间时，判定为新亚型，否则判定为已知类型，本申请在得到肿瘤类型时能进行新亚型检测，具有很好临床价值。