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申请/专利权人：中南大学湘雅二医院
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118039162A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H50/20;G06T7/00;G06T7/10;G06V10/80;G06V10/82;G16B20/20;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种适用于多种癌症的患者生存预后预测方法，包括以下步骤：步骤1、获取患者的病理学图像和分子数据，分子数据至少包括基因序列拷贝数变异数据和基因序列突变数据；步骤2、提取病理学图像中的信息；步骤3、通过混合注意编码器来获取分子数据的特征；步骤4、采用三重掩码编码器来重建缺失的特征信息；步骤5、构建多模态癌症生存预后预测模型，训练后，将获得的患者的所有特征信息导入预测模型中，最终得到患者的生存预测。本发明通过针对不同模态数据采用了针对性的特征提取方法，并有效处理模态数据缺失，实现了更准确的生存预测。
主权项：1.一种适用于多种癌症的患者生存预后预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取患者的病理学图像和分子数据，分子数据至少包括基因序列、拷贝数变异数据和基因序列突变数据；步骤2、提取病理学图像中的信息；具体包括：步骤2.1、构建病理学图像大中小视场的空间拓扑图结构，获取细胞层面、组织层面和肿瘤异质性层面的特征；步骤2.2、将大中小视场下的病理学图结构特征进行交叉融合的学习并获取不同视野下图特征之间的跨尺度上下文关系；步骤3、通过混合注意编码器来获取分子数据的特征；步骤4、采用三重掩码编码器来重建缺失的特征信息；步骤5、构建多模态癌症生存预后预测模型，训练后，将获得的患者的所有特征信息导入预测模型中，最终得到患者的生存预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学湘雅二医院 一种适用于多种癌症的患者生存预后预测方法
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