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申请/专利权人：中国医学科学院肿瘤医院
申请日：2024-04-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262797A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G16B25/10;G06N3/0464;G06N3/06;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了基于功能MRI标记物的胃癌错配修复基因表达预测模型建立方法及系统，涉及肿瘤诊断技术领域，包括获取通过多b值非高斯MRI采集的历史图像数据，根据预置的b值序列划分历史图像数据，获取各b值的信号强度与对应的基因表达数据；根据信号强度与扩散加权系数通过拉伸指数模型、分数微积分模型和连续单纯随机游走模型计算定量参数，将定量参数作为输入数据，基因表达数据作为输出数据，训练CNN预测模型，进行蛋白表达结果预测。本发明通过计算拉伸指数模型、分数微积分模型和连续单纯随机游走模型的定量参数结合卷积神经网络构建预测模型，提高了基因表达预测的准确性。
主权项：1.基于功能MRI标记物的胃癌错配修复基因表达预测模型建立方法，其特征在于，包括：获取历史通过多b值非高斯MRI采集的图像数据，根据预置的b值序列划分所述图像数据，得到与各b值对应的信号强度数据；同时获取所述图像数据对应的基因表达数据；根据所述信号强度数据与所述预置的b值序列通过拉伸指数模型、分数微积分模型和连续单纯随机游走模型计算拉伸相关参数、分数相关参数和连续相关参数，并对所述拉伸相关参数、分数相关参数、连续相关参数进行归一化处理，结合所述基因表达数据建立数据集；将归一化处理后的所述拉伸相关参数、分数相关参数和连续相关参数作为输入数据，构建序列输入层，所述基因表达数据为输出数据；对输入数据进行卷积运算，并对经过卷积运算的输入数据进行池化，经过多次卷积池化后对输出数据进行全连接运算，完成CNN预测模型训练；通过训练好的CNN预测模型进行蛋白表达结果预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院肿瘤医院 基于功能MRI标记物的胃癌错配修复基因表达预测模型建立方法及系统
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