【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信息学，具体来说，涉及一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法及系统。
技术介绍
1、胃癌是一种恶性肿瘤，起源于胃部组织，它通常发展缓慢，早期没有明显症状，胃癌在全球范围内都是一种常见的癌症类型，胃癌的发生与多种因素有关，包括遗传因素、饮食习惯、幽门螺杆菌感染、吸烟和酗酒等，常见的胃癌类型包括腺癌(最常见)、黏液癌、鳞癌和神经内分泌肿瘤。
2、胃癌的分类目的在于根据不同的病理特征、临床表现和分子生物学特征，将患者分成不同的亚型或阶段，以便更好地进行预后预测、治疗选择和临床管理。通过对胃癌进行分类，可以帮助医生预测患者的预后，不同分类的胃癌可能具有不同的生物学行为和预后，例如分化程度高的胃癌可能预后较好，而未分化型胃癌可能预后较差，通过分类，医生可以更准确地评估患者的预后，为患者提供更个体化的治疗建议。
3、然而，在胃癌分类方法中，如果采集的数据样本不平衡，可能会导致分类模型的偏向性，这意味着分类模型在对占多数的类别进行分类时效果较好，而对少数类别的分类效果较差，样本不平衡会影响模型的预测准确性，使得...
【技术保护点】
1.一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，该基于多组学数据融合的胃癌分类方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述采集胃癌患者的组织病理学数据集、基因表达数据集及miRNA数据集，并计算各数据集之间的关联性差异包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述采集胃癌患者的镜下组织切片图像数据，并从镜下组织切片图像数据中提取胃癌患者的细胞组织结构，评估肿瘤的浸润深度特征包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于多组学...
【技术特征摘要】
1.一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，该基于多组学数据融合的胃癌分类方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述采集胃癌患者的组织病理学数据集、基因表达数据集及mirna数据集，并计算各数据集之间的关联性差异包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述采集胃癌患者的镜下组织切片图像数据，并从镜下组织切片图像数据中提取胃癌患者的细胞组织结构，评估肿瘤的浸润深度特征包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述分析相邻帧的灰度图像，并利用轨迹扩散算法分析各细胞的动态扩散行为与组织边界间的约束关系包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多组学数据融合的胃癌分类方法，其特征在于，所述计算浸润深度特征、基因序列特征及mirna表达特征之间的关联性差异，并基于关联性差异结果总结各个特征在分子水平上的协同...
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