基于无监督学习的乳腺癌分子亚型评估系统及相关设备

本发明涉及计算机辅助医学的技术领域，提供了基于无监督学习的乳腺癌分子亚型评估系统及相关设备，包括获取模块用于获取超声图像数据并处理，得到处理后的数据；提取模块用于对预处理后的数据进行特征提取，得到图像特征；分析模块用于对图像特征进行分析，得到乳腺癌分子亚型的分类标识的分类簇；分组模块用于对分类标识进行分组，得到乳腺癌诱发区域和病变概率；匹配模块用于基于乳腺癌诱发区域确定潜在乳腺癌诱发源并分析，得到发病风险概率；评估模块用于对发病风险概率进行评估，生成发病风险报告。通过上述系统，改善传统方法依赖于复杂的生物样本处理和漫长的实验周期，降低了诊断速度，且在处理大规模数据时，存在着处理效率低的问题。