摘要
本发明公开了一种肺结节恶性风险评估的信息处理方法、装置及设备,涉及肺结节恶性风险评估技术领域。本发明考虑了cfDNA各项特征间错综复杂的联系,提取4个关键特征和4个综合特征,涵盖cfDNA长度、末端基序、序列基序、甲基化率、以及4种特征间的关联性。通过对上述特征进行编码转图得到8张图,通过卷积融合策略融合特征。输入Transformer模型进行肺结节恶性风险评估,能够突破传统方法的限制,能够有效学习cfDNA在肺结节恶性风险评估上的复杂模式,从而实现对肺结节性质的准确识别,凭借深度学习识别能力提高了预测恶性风险的准确性。本发明的提出对于全面精准分析cfDNA特征具有重要意义。
技术关键词
风险评估模型
信息处理方法
神经网络结构
胶囊网络
特征提取模块
序列
深度学习识别
风险评估技术
滑动窗口
数据
输入模块
输出模块
样本
评估设备
融合策略
控制模块
融合特征
程序
处理器
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电压等级变电站
电力设施
损失率
信息数据处理终端
地震动参数
接触网绝缘子
病害识别方法
图像块特征
融合特征
特征金字塔网络
特征融合网络
融合特征
颜色直方图特征
纱布
设计特征