[发明专利]基于机器学习的细胞外囊泡分类方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202210699761.5 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN114973245A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 龙菲;韩顶立;冉瑞;钟晓翠;王炼炼;陈竺;杨洋 | 申请（专利权）人： | 重庆医科大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/764;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 重庆渝之知识产权代理有限公司 50249 | 代理人： | 郑小龙 |
| 地址： | 400016*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的细胞外囊泡分类方法，包括：获取样品的第一参数；设定筛选条件，判断所述第一参数是否满足所述筛选条件，并根据所述筛选条件从所述样品中筛选出细胞外囊泡；获取所述细胞外囊泡的第二参数；将所述第二参数输入至预先训练的基于机器学习的分类模型，以通过所述分类模型完成对所述细胞外囊泡的分类。本发明基于机器学习的分类方法，能够从复杂的生物标志物信息发现难以识别的规律。本发明基于机器学习，利用代谢物丰度对细胞外囊泡进行决策并分类，评估基于特征筛选后的模型对卵巢癌EVs代谢物的预测潜力，以期协助临床诊断及卵巢癌早期筛查。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 细胞 外囊泡 分类 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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