摘要
本发明公开了一种胃癌多组学标志物检测方法、系统和设备,包括以下步骤:步骤S1,收集公共数据库开源的空间转录组、单细胞测序样本、bulk‑RNAseq数据进行预先处理,采集自己中心的胃癌患者的原发组织样本进行数据处理;步骤S2,整合不同模态数据样本,得到输入端的患者标签,构造标志物检测模型并进行训练;步骤S3,使用训练后的模型,对输入的外部病理切片提取目标特征值,生成诊断预测结果。本发明通过多模态数据嵌合、算法优化及AI系统开发,实现亚群细胞标志物比例预测与预后诊断,以及带人群预后信息的标志物评估,构建了打通分子‑空间‑预后信息的整合诊断方案。
技术关键词
标志物检测方法
胃癌
样本
无监督聚类分析
混合效应模型
数据
人工智能图像
肿瘤
诊断模块
基因表达模式
差异表达基因
患者
标签
特征值
分析模块
图像块
卷积方法
生成特征
系统为您推荐了相关专利信息
优化设计方法
气隙
层级
有限元分析法
克里金代理模型
矿用皮带输送机
异常检测方法
工业CCD相机
邻域
原始图像数据
关节
控制参数生成方法
神经网络模型
噪声预测
模型训练方法
LED芯片
训练样本集
检测芯片
多光源
芯片缺陷检测