[发明专利]基于深度学习的乳腺癌放疗敏感性预测方法及其系统在审
| 申请号： | 202210604915.8 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN114983342A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 夏俊峰;董超;宾艳南;吴李君 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61N5/10;G06N3/04;G06N3/08;G16B20/30;G16H50/20 |
| 代理公司： | 合肥汇融专利代理有限公司 34141 | 代理人： | 赵宗海 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物信息计算技术领域，解决了将组织病理图像数据与miRNA数据有效整合的技术问题，尤其涉及一种基于深度学习的乳腺癌放疗敏感性预测方法，包括以下过程：从TCGA数据库中获取接受放疗的女性乳腺癌患者的组织病理图像数据以及miRNA数据；还涉及一种应用于上述乳腺癌放疗敏感性预测方法的系统，包括：数据集获取模块用于从TCGA数据库中获取接受放疗的女性乳腺癌患者的组织病理图像数据以及miRNA数据。本发明达到了对乳腺癌患者的放疗敏感性进行有效地预测的目的，可以较为准确地判断患者是否需要接受放疗，从而可以对患者进行精准治疗，避免了时间的浪费以及放疗给患者带来的伤害。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 乳腺癌 放疗 敏感性 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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