【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态优化，具体为一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法。
技术介绍
1、癌症是一种由异常细胞不受控制地生长和扩散而导致的疾病。这些异常细胞可以侵入周围组织，甚至转移到身体的其他部位，形成转移性肿瘤。癌症的可怕之处在于其具有高度异质性和侵袭性，能够在身体内部形成多个肿瘤并对健康组织造成严重损害，甚至危及生命。
2、病人动态网络生物标志物是指在癌症患者个体水平上随时间变化的、反映疾病发展和治疗响应的生物学指标，这些生物标志物可以包括基因表达水平、蛋白质表达水平、代谢产物水平等多个维度的信息，能够提供关于疾病状态和治疗效果的重要信息。
3、在癌症治疗领域，病人动态网络生物标志物具有重要应用价值。首先，它们可以帮助医生监测疾病进展和治疗效果，指导治疗方案的调整和优化，其次，它们还可以作为患者治疗反应的预测指标，帮助医生选择最合适的治疗方法，提高治疗成功率和生存率，此外，病人动态网络生物标志物还可以用于个性化医疗，提高治疗效果和患者生活质量，因此动态网络生物标志物和模态优化可以有效的辅助分析...
【技术保护点】
1.一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.多模态优化系统，根据权利要求1所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、分子特征提取模块、网络构建模块、生物标志物识别模块、模型训练与验证模块、多模态数据融合模块、结果可视化与解释模块；
3.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模...
【技术特征摘要】
1.一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.多模态优化系统，根据权利要求1所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、分子特征提取模块、网络构建模块、生物标志物识别模块、模型训练与验证模块、多模态数据融合模块、结果可视化与解释模块；
3.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛天乐，薛本春，张瑜彤，刘天怡，陈亮，
申请(专利权)人：中国药科大学，
类型：发明
国别省市：
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