基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，包括：数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。可以更准确地对肿瘤干细胞进行分类预测，提高了分类预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及特征提取，尤其涉及基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统。

技术介绍

1、肿瘤干细胞是指在肿瘤组织中具有自我更新和多向分化潜能的细胞，它们在肿瘤的形成、生长、转移和复发中起到关键作用，在生物医学领域，特征提取是从原始数据中提取出对分类、识别或其他任务有用的信息的过程。

2、申请号为：cn201510672226的专利技术公开了一种基于慢特征的细胞分裂识别方法及其识别装置，采用无监督慢特征分析的方式，提取细胞数据获取慢特征函数；求取细胞慢特征的累计平方偏移特征，获取慢特征变化速率从小到大的排列；利用模型学习的方法对最终的累计平方偏移特征进行检测，获得细胞数据随时间变化的过程是否包含有丝分裂的概率；如果输出类别标记为1，则该测试数据包含有丝分裂，如果输出类别标记为0，则该测试数据不包含有丝分裂。存在缺陷包括：无监督慢特征分析是一种常用的特征提取方法，但它可能无法充分捕捉到细胞数据中的关键特征，在实际应用中，可能需要考虑其他特征提取方法，以确保提取到的特征能够更好地反映细胞数据的特性；将慢特征变化速率从小到大进行排列可能无法准确地反映细本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据获取单元包括：数据识别模块、数据同步模块和数据校验模块；

3.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，特征提取单元包括：数据特性分析模块、网络结构调整模块和参数优化模块；

4.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，分类单元包括：特征输入模块、自适应分类模块和结果输出模块；

5.根据权利要求2所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统...

【技术特征摘要】

1.基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据获取单元包括：数据识别模块、数据同步模块和数据校验模块；

3.根据权利要求1所述的基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，特征提取单元包括：数据特性分析模块、网络结构调整模块和参数优化模块；

4.根据权利要求1所述的基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，分类单元包括：特征输入模块、自适应分类模块和结果输出模块；

5.根据权利要求2所述的基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据识别模块包括：关键词搜索子模块、模式匹配子模块和深度学习子模块；

6.根据权利要求3所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：许捷，许静，谭平，丁迎春，
申请(专利权)人：深圳市前海高新国际医疗管理有限公司，
类型：发明
国别省市：