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申请/专利权人：山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)
摘要：本发明涉及肿瘤预测技术领域，尤其是涉及一种基于病理图像的多模态乳腺肿瘤风险预测方法及系统。所述方法，包括获取病理图像数据和基因序列数据；对病理图像数据和基因序列数据进行数据预处理；构建多模态乳腺肿瘤风险预测模型；利用多模态乳腺肿瘤风险预测模型对预处理后的数据进行特征提取，并对提取的特征进行特征融合；本发明能够高效整合病理图像与基因组数据，以实现对乳腺癌患者生存风险的精准预测。
主权项：1.一种基于病理图像的多模态乳腺肿瘤风险预测方法，其特征在于，包括：获取病理图像数据和基因序列数据；对病理图像数据和基因序列数据进行数据预处理；构建多模态乳腺肿瘤风险预测模型；利用多模态乳腺肿瘤风险预测模型对预处理后的数据进行特征提取，并对提取的特征进行特征融合；利用多模态乳腺肿瘤风险预测模型对融合后的特征进行肿瘤风险预测；基于损失函数和Adam优化算法对模型进行训练及优化，得到优化后的多模态乳腺肿瘤风险预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地) 一种基于病理图像的多模态乳腺肿瘤风险预测方法及系统
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