摘要
本发明公开了一种基于多特征的预后效果预测方法及系统,该方法包括:获取目标患者的组织细胞图像;对所述组织细胞图像进行特征计算,确定多个预设的细胞特征类型对应的类型参数;根据至少两个所述细胞特征类型对应的类型参数之间的参数关系,确定至少一个对应的预后效果预测模型;根据所述预后效果预测模型,以及所述细胞特征类型对应的类型参数,计算所述目标患者对应的预后风险评分。可见,本发明能够充分利用细胞特征之间的关系来精确筛选出预后效果预测模型以实现更精确的预后效果预测,提高癌症预后效果预测的预测效率和精确度,为疾病治疗或研究提供准确的数据基础。
技术关键词
参数
多项式
分布特征
向量特征提取
拟合算法
关系
患者
可执行程序代码
数据
图像
预测系统
风险
肿瘤
随机森林模型
定位特征
神经网络模型
存储器
模块
处理器
密度
系统为您推荐了相关专利信息
图像
图表识别方法
模型训练方法
训练集
模型训练技术
调度优化方法
机器学习算法
调度优化模型
偏差
收集设备
车辆运行控制方法
车辆运行控制装置
状态空间方程
周期
速度预测模型
多层神经网络模型
递归神经网络模型
分布式云
神经网络算法
分片
悬索桥主缆索股
磁吸式底座
基准
监测设备
测量方法