一种基于深度学习模型的乳腺癌新辅助化疗治疗响应预测方法

本发明提出了一种基于深度学习模型的乳腺癌新辅助化疗治疗响应预测方法，包括：步骤1，收集基因表达数据库GEO公共数据集；步骤2，初步筛选基因；筛选同时满足规定条件的基因，称作预选基因；步骤3，筛选特定50个诊断基因PNAC50，构成基因关系图GNAC50；步骤4，构建知识增强模型KEEM，将特定50个诊断基因PNAC50构成的基因关系图GNAC50作为模型的输入，实现乳腺癌新辅助化疗响应概率预测；步骤5，验证KEEM化疗响应概率预测模型的泛化性能，输出临床可解释的响应预测结果。本发明基于先验生物学知识结合集成学习建模策略，开发乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型，具有较高临床应用价值。