申请/专利权人：宁波市临床病理诊断中心

申请日：2023-10-18

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN117198536A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/50;G16H30/00;G16B20/00;G16B40/00;G16B35/00;G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明针对目前低级别胶质瘤较难选择治疗时机与方式的问题，提供了一种结合生物学依据的人工神经网络模型，可以利用多模态组学特征值预测低级别胶质瘤不同治疗方法的预后情况，以此系统进行辅助治疗决策。输入数据包括计算病理组学图像特征值和转录组标志物相对表达量，在生物学上组织层面和分子层面建立的分层知识结合神经网络算法，加权输入标准化后signatures，进行数据的多层次处理，实现由系统自动化判断输出低级别胶质瘤患者术后放疗或化疗干预的生存期预测。

主权项：1.一种低级别胶质瘤辅助治疗决策系统，其特征在于：构建了一种人工神经网络模型，该模型使用优化算法BFGS，使用激活函数为softmax，多模态组学标准化数据经该模型预测后，输出低级别胶质瘤患者的生存期及最优治疗方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宁波市临床病理诊断中心 基于机器学习的多模态组低级别胶质瘤辅助治疗决策系统

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