基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法

AITNT
正文
推荐专利
基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法
申请号:CN202411911205
申请日期:2024-12-24
公开号:CN119360984B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法,属于目标肿瘤DNA片段筛查技术领域,本发明通过深度神经网络构建肿瘤DNA片段筛查模型,训练集进行模型建立,测试集进行模型性能测试。获取待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据,并根据训练完成的肿瘤DNA片段筛查模型对待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据进行定位分析,获取目标肿瘤DNA片段所在的位置,并按照预设方式进行显示。本发明通过对将存在多个不同类型的肿瘤DNA片段的训练样本数据进行处理,能够最大程度的减少同一肿瘤训练样本数据中多个不同类型的肿瘤DNA片段对模型训练时的干扰,从而能够提高模型的预测精度,提高对肿瘤DNA片段的筛查精度。
技术关键词
训练样本数据 肿瘤 筛查模型 数据处理系统 筛查方法 深度神经网络 遍历算法 神经网络算法 基因检测技术 指标 筛查技术 注意力 大数据 训练集 节点 误差 精度 关系
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于物联网的环境污染检测数据处理系统及方法
检测数据处理方法 检测数据处理系统 空间分布特征 设备运行参数 环境监测设备
2
肿瘤分类方法、装置、计算机设备、介质及产品
影像 肿瘤分类方法 计算机设备 语义特征提取 文本
3
基于人工智能的肿瘤化疗效果预测模型构建方法及系统
预测模型构建方法 验证特征 肿瘤 特征提取方式 训练特征
4
基于多源探测数据融合的隐伏断裂预测方法及相关装置
断裂预测方法 机器学习模型 训练样本数据 人工神经网络模型 多源融合
5
一种振动筛筛分效率预测方法
振动筛筛分效率 机器学习模型 筛网 多层感知机 生成方式
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