基于图神经网络的乳腺癌新辅助化疗疗效预测方法

本申请涉及生物医学工程领域，公开了基于图神经网络的乳腺癌新辅助化疗疗效预测方法，该方法包括：获取乳腺癌患者的多模态数据并提取时序特征向量；构建多个包含支持集与查询集的元任务，并将每个元任务中患者样本的时序特征向量构建为图结构数据；将图结构数据输入图神经网络模型进行疗效预测并计算损失；反向传播预测损失更新模型参数；将待预测新患者的时序特征向量与支持集构建为新图结构数据，输入训练完毕的模型，输出预测结果。该系统包括：数据处理模块、图构建模块、模型训练模块和疗效预测模块。本发明通过元学习策略和图神经网络，有效整合多模态时序数据，实现小样本场景下乳腺癌新辅助化疗疗效的精准预测，为临床诊疗提供支持。