摘要
本发明涉及计算机技术领域,公开基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法,包括步骤:筛选历史鼻咽癌患者在进行新辅助化疗前后的肿瘤信息,筛选出差异基因;基于差异基因构建训练数据集,计算任意两个患者的差异基因特征数据之间的连接权重,构建敏感性预测模型的损失函数,对敏感性预测模型进行训练;所述敏感性预测模型训练完成后,将患者的基因数据输入敏感性预测模型,得到该患者属于化疗敏感组或化疗抵抗组的预测结果。本发明通过学习鼻咽癌患者间差异基因特征数据的相互关系,构建敏感性预测模型,将患者的基因输入敏感性预测模型后,模型可根据患者基因的各种组合方式,预测该患者对新辅助化疗的敏感性,有助于个体化治疗决策。
技术关键词
化疗敏感性预测
神经网络模型
鼻咽癌患者
预测模型训练
数据
学习算法
基因
矩阵
肿瘤
标签
元素
关系
决策
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