一种基于机器学习的泛癌分子标志物预测方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的泛癌分子标志物预测方法及系统，方法包括：获取泛癌的全玻片图像，以及与全玻片图像对应的分子标志物分类标签，构建样本数据库并预处理；基于机器学习构建泛癌分子标志物预测模型；基于预处理后的样本数据库对泛癌分子标志物预测模型进行训练；基于训练后的泛癌分子标志物预测模型，获得待预测泛癌分子标志物的预测类别。本发明提出的泛癌分子标志物预测模型能够提取全玻片图像中非常细粒度的病理成分，探索全玻片图像中复杂的相互联系，而不受限于实例的距离；能够在没有任何额外注释的情况下，学习一个鲁棒的分类器，防止分类器过度学习非相关的冗余信息；能够在泛癌预测任务中实现高准确率的预测。