[发明专利]一种高维删失数据下预测癌症预后风险的系统和方法在审
| 申请号： | 202110753724.3 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113409946A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 杨跃东;张仲岳;柴华;王一 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种高维删失数据下预测癌症预后风险的方法，包括：构建Cox神经网络模型，获取目标数据库的训练数据集、验证数据集；根据贝叶斯先验知识约束对训练数据集进行随机采样扰动；根据随机采样扰动后的训练数据集合，定义Cox神经网络模型的风险函数并计算损失函数；通过损失函数对Cox神经网络模型进行训练，更新Cox神经网络模型的网络权重；利用验证数据集对更新后的网络权重进行验证，若验证通过，则得到深度贝叶斯扰动模型，对目标癌症患者的癌症预后风险进行预测；否则，重新进行随机采样扰动；本发明还提出一种预测癌症预后风险的系统，用于解决现有预测方法在此类数据中表现不佳的问题，提高癌症生存分析的深度学习方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高维删失 数据 预测 癌症 预后 风险 系统 方法 | ||
【主权项】：
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