【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及癌症预后分析，尤其涉及一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及系统。
技术介绍
1、癌症是一种复杂且致死率高的恶性疾病，其发病机制受到基因组特征与环境因素相互作用的影响。尽管在癌症的研究与治疗方面取得了一定进展，但由于个体肿瘤的生物学特性，不同患者的预后结果依然存在显著差异。因此，准确评估癌症的预后风险仍然是临床中的一大挑战。近年来，通过先进的深度学习技术，能够从相关生物数据中提取重要信息，以提高预后评估的准确性。同时，准确的评估癌症预后风险有助于精准发现与其相关的潜在靶点，为个性化治疗的实现和靶向疗法的设计提供帮助。
2、然而，目前从复杂的基因表达数据中提取到关键的肿瘤特征信息非常困难，并且在生物医学领域往往会发生数据不足或者样本稀缺的情况，如何获取足够的数据往往是一个挑战。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及系统，通过结合了扩散模型和自编码器的深...
【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述获取基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据，包括：获取患者的基因表达数据，并对所述基因表达数据中的缺失值进行平均值的填充，获得初始数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表达，包括：
4.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述获取基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据，包括：获取患者的基因表达数据，并对所述基因表达数据中的缺失值进行平均值的填充，获得初始数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表达，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述结合扩散模型和自编码器的深度神经网络的训练过程包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于深度神经网络的癌...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴华，江燕萍，郑淇，苏子耀，吴镔彦，罗粤海，何楦，陈烨，林雨柔，赵梓涛，
申请(专利权)人：佛山大学，
类型：发明
国别省市：
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