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脑恶性肿瘤患者生存预测方法、系统、终端及存储介质
发布时间: 2023-11-03
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术
成果介绍
本申请提供的脑恶性肿瘤患者生存预测方法、系统、终端及存储介质，获取脑恶性肿瘤患者生物学数据，对所述生物学数据进行预处理，构建患者关系虚拟属性图，基于所述患者关系虚拟属性图对相似患者人群进行聚类，基于相似患者聚类，对患者的预后生存概率进行预测，本申请提供的脑恶性肿瘤患者生存预测方法、系统、终端及存储介质，通过建立患者关系虚拟图，可自动化的建立患者关系网络，通过患者各个特征属性之间的相似度进行患者聚类，从而更多的保留脑肿瘤各个亚型的疾病异质性信息，在患者生存分析中为预测精度提供了保证。
成果亮点
1.一种脑恶性肿瘤患者生存预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
获取脑恶性肿瘤患者生物学数据；
对所述生物学数据进行预处理；
构建患者关系虚拟属性图；
基于所述患者关系虚拟属性图对相似患者人群进行聚类；
基于相似患者聚类，对患者的预后生存概率进行预测。
2.根据权利要求1所述的脑恶性肿瘤患者生存预测方法，其特征在于，在获取脑恶性肿瘤患者生物学数据的步骤中，所述生物学数据包括临床数据、多组学数据及影像数据。
3.根据权利要求2所述的脑恶性肿瘤患者生存预测方法，其特征在于，在对所述生物学数据进行预处理的步骤中，具体包括下述步骤：
将所述生物学数据整理为行代表特征及列代表患者样本的矩阵形式；
对所述生物学数据进行初步的缺失值填充；
对缺失值填充后的数据进行标准化处理，即行标准化与列标准化分别进行。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
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