基于多模态数据图结构的肿瘤基因分型预测方法及系统

本发明属于肿瘤分型技术领域，公开了一种基于多模态数据图结构的肿瘤基因分型预测方法及系统，包括获取肿瘤样本的样本病理图像和样本多组学特征；将病理图像输入Hyper‑RBAT‑Net网络中，输出对应的结构化掩膜图像，基于掩膜图像构建三级病理结构图谱；将三级病理结构图谱与样本多组学特征进行联合嵌入构建融合图结构，学习融合图结构的图表示，获得样本嵌入表示；利用样本嵌入表示进行肿瘤分型预测，定义损失函数，对肿瘤分型预测模型进行训练，利用训练好的模型进行肿瘤基因分型预测。本发明通过构建三级病理结构图谱，融合多组学特征，并采用改进的图注意力机制进行图表示学习，能够更全面地挖掘肿瘤的结构表达信息，提高基因分型的准确性和泛化能力。