肝癌免疫治疗效果的预测方法及系统

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种肝癌免疫治疗效果的预测方法及系统。所述方法包括：对临床样本进行多重免疫荧光染色预处理，并采集单个核细胞的前向散射数据、侧向散射数据及多通道荧光数据，得到细胞表达初始数据矩阵；进行标准化处理，得到免疫因子表达的多维度特征矩阵；进行贝叶斯网络分析，计算免疫细胞因子之间的条件概率关系和互信息值，构建免疫因子关联网络；进行异常检测，得到免疫因子表达异常检测结果；对免疫因子表达异常检测结果进行最小尾界分析，并通过半定规划模型求解最优风险边界，输出免疫因子异常定量评估数据，本发明实现了对预测结果的定量风险评估以及对预测结果的精细化分级。