【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法、系统，属于生物信息学和医疗诊断领域。
技术介绍
1、癌症分类的准确性是实现更高精确化和个性化癌症诊疗过程的关键。多组学数据能够提供更全面且多层次的癌症信息，因此，整合多组学数据的癌症图像分类方法已成为应对癌症复杂性的有效手段之一。同时，这一方法在提高癌症图像分类准确性方面也展现出巨大潜力。随着高通量测序技术的日益成熟，多组学数据变得更加易于获取，研究者们可以从基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个分子层次综合研究和分析癌症。然而，随着多组学数据量的迅速增加，如何有效整合多组学数据以提高癌症图像分类的准确性，已成为该领域亟待解决的难题。
2、多组学数据的高维性和异质性是其两个主要特点。高维性指组学数据中每个样本包含大量特征。这往往导致计算复杂度增加，并可能引发过拟合。异质性则指不同组学数据在质量上的差异。由于多组学数据生成过程中存在不确定性，难以完全避免噪声、损坏或超出分布区间的数据，因此，组学质量间存在显著差异。现有方法通常将组学质量视为同等重要，忽视了...
【技术保护点】
1.一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述Step1中，通过图自动编码器捕捉样本间的复杂关系，将高维组学数据压缩为低维潜在表示，同时通过重构损失确保原始结构信息得以保留。
3.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于，所述Step2中，采用动态证据融合技术，对各组学数据的质量进行评估，通过评估样本的类别概率分布与不确定性，赋予高质量数据权重。>
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述step1中，通过图自动编码器捕捉样本间的复杂关系，将高维组学数据压缩为低维潜在表示，同时通过重构损失确保原始结构信息得以保留。
3.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于，所述step2中，采用动态证据融合技术，对各组学数据的质量进行评估，通过评估样本的类别概率分布与不确定性，赋予高质量数据权重。
4.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述step1包括：
5.根据权利要求1所述的一种结合图自动编码器和动态证据融合的多组学癌症图像分类方法，其特征在于：所述step2包括...
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