[发明专利]一种基于图对比学习的癌症生存预测模型构建方法在审
| 申请号： | 202310071845.9 | 申请日： | 2023-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN115985442A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 邱航;杨萍;阳旭菻;王利亚 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H50/50;G06F18/22;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图对比学习的癌症生存预测模型构建方法，属于信息技术领域，解决了癌症生存预测模型的效果受限问题。包括步骤S1：获取癌症患者的临床数据和历史共病数据，进行数据预处理；S2：构建患者疾病关系图，并用相关临床特征初始化癌症患者特征表示，用独热编码初始化疾病特征表示；S3：基于S2，构建正负疾病样本对；S4：基于S2、S3和图卷积网络生成疾病节点的特征表示，并构建对比损失；S5：基于患者疾病关系图结构和图神经网络生成癌症患者的特征表示，并构建分类损失；S6：模型训练、优化损失函数并对癌症患者的生存情况进行分类预测。本发明考虑患者的共病特征对癌症的生存状态的影响，获得更准确的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 癌症 生存 预测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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