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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开一种基于多模态数据的肝移植预后评估方法及系统，该方法首先对临床数据和影像组学数据进行严格的预处理和标准化，以确保数据的质量和一致性；将影像组学数据中影像组学特征矩阵化并对临床数据进行分组。通过构建多级耦合的自编码器对来实现数据初级压缩和多层次的特征学习，有效地整合影像组学数据和多类型的临床数据。将提取跨不同数据模态的共享特征构建一个综合的多模态特征表示。最终，利用深度神经网络模型和簇间对比学习策略，本发明能够对肝移植患者的预后风险进行精确评估，为临床决策提供强有力的支持。这项技术的开发和应用，有望显著提高肝移植预后评估的准确性和效率，为患者提供个性化的治疗方案。
主权项：1.一种基于多模态数据的肝移植预后评估方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1.从数据源获取肝移植患者的多模态医疗数据并根据数据类型进行预处理和变量筛选；所述模态医疗数据包括临床数据和影像组学数据；S2.对临床数据和影像组学数据构建自编码器结构分别得到临床数据自编码器和影像组学数据自编码器，对多模态医疗数据独立地进行特征压缩，执行初次特征提取得到临床组学低维特征矩阵；S3.将临床数据自编码器和影像组学数据自编码器组合得到若干个耦合的自编码器对执行临床组学低维特征矩阵的二次重构并进行跨模态特征融合，获取多模态共享特征矩阵，多模态共享特征矩阵的行对应样本，列对应特征；S4.搭建基于深度聚类的预后评估模块，以S3获得的多模态共享特征矩阵作为输入，执行预后风险的分层；S5.端到端的完成整个风险评估过程，得到所有样本的预后风险级别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于多模态数据的肝移植预后评估方法及系统
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