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癌症生存期预测方法、系统、终端及存储介质
发布时间: 2023-11-07
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
本申请提供的癌症生存期预测方法、系统、终端及存储介质，根据处理后的所述癌症多组学数据构建图自编码器训练框架，根据所述自编码器训练框架构建自训练机制的K‑means聚类，根据所述自训练机制的K‑means聚类训练得到的聚类结果即为预测得到癌症患者的生存期标签，本申请提供的癌症生存期预测方法、系统、终端及存储介质，在编码器中采用了自适应机制的图卷积网络，自适应地学习利用组学数据中的不同频率的信息，使模型能够更好表征节点之间的相似性与差异性，有效解决了传统图卷积网络只能利用图数据中节点的相似性，而忽略差异性的缺陷，有效提升了模型对复杂数据的表征能力与鲁棒性。
成果亮点
.一种癌症生存期预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
获取癌症多组学数据；
对所述癌症多组学数据进行处理；
根据处理后的所述癌症多组学数据构建图自编码器训练框架；
根据所述自编码器训练框架构建自训练机制的K-means聚类；
根据所述自训练机制的K-means聚类训练得到的聚类结果即为预测得到癌症患者的生存期标签。
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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