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申请/专利权人：山东中医药大学附属医院
摘要：本发明提供一种基于多模态信息的胶质瘤风险预测方法及系统，涉及胶质瘤风险预测技术领域，包括获取胶质瘤患者的多组学数据，对所述多组学数据进行预处理，利用不同的特征提取方法分别对预处理后的多组学数据进行特征提取，得到多组学特征；并将降维处理后的多组学特征输入多视图因子分解机模型中，得到隐含因子和视角因子，利用所述隐含因子将各个特征视角的隐空间投影映射到一个公共的低维隐空间，得到多组学融合特征；将得到的多组学融合特征输入预先训练好的多组学预后预测模型中，输出预后状态概率，基于得到的预后状态概率以及预先构建的胶质瘤知识图谱进行推理，根据推理结果生成个性化诊疗决策，指导预后分层和治疗方案的选择。
主权项：1.一种基于多模态信息的胶质瘤风险预测方法，其特征在于，包括：获取胶质瘤患者的多组学数据，所述多组学数据包括基因组学数据、转录组学数据和影像组学数据，对所述多组学数据进行预处理，利用不同的特征提取方法分别对预处理后的多组学数据进行特征提取，得到多组学特征；基于得到的多组学特征，利用主成分分析法对其进行降维处理，并将降维处理后的多组学特征输入预先训练的多视图因子分解机模型中，通过协同因子分解学习多个特征视角的隐空间投影，得到隐含因子和视角因子，利用所述隐含因子将各个特征视角的隐空间投影映射到一个公共的低维隐空间，得到多组学融合特征；将得到的多组学融合特征输入预先训练好的多组学预后预测模型中，输出预后状态概率，基于得到的预后状态概率以及预先构建的胶质瘤知识图谱进行推理，根据推理结果生成个性化诊疗决策，指导预后分层和治疗方案的选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东中医药大学附属医院 基于多模态信息的胶质瘤风险预测方法及系统
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