【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及癌症分析，尤其涉及一种基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法及系统。
技术介绍
1、癌症的临床分期是制定治疗方案和评估预后的关键步骤。传统的癌症分期方法主要依赖于病理学检查和影像学分析，这些方法在很大程度上依赖于医生的经验，存在主观性强、耗时长等问题。随着医疗技术的不断进步，基于分子生物学的基因表达数据在癌症诊断和分期中的应用日益受到重视。然而，基于基因表达数据的癌症分期方法仍面临诸多挑战：
2、数据高维性问题：基因表达数据通常具有高维度、低样本量的特点。传统机器学习方法在处理这类高维数据时，容易遭受“维度灾难”，导致计算复杂度高、模型泛化能力差等问题。
3、特征提取不足：传统方法在特征提取方面往往依赖于手工设计特征，这种方法难以全面捕捉基因表达数据中的复杂非线性关系。基因表达数据包含丰富的生物学信息，需要有效的方法来自动提取这些关键特征。
4、模型泛化能力差：现有的基于机器学习的癌症分期模型在泛化能力上有限，难以适应不同数据集和临床场景的需求。由于癌症的异质性和患者个...
【技术保护点】
1.一种基于VAE-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于VAE-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述获取目标患者的基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于VAE-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述通过变分自编码器对所述初始数据进行特征提取，获得低维潜在特征表示，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于VAE-transformer的癌症临床分期预测...
【技术特征摘要】
1.一种基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述获取目标患者的基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述通过变分自编码器对所述初始数据进行特征提取，获得低维潜在特征表示，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述通过transformer网络对所述低维潜在特征表示进行特征转换，得到高维特征表示，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于vae-transformer的癌症临床分期预测方法，其特征在于，所述将所述低维潜在特征表示输入至所述transformer网络的多头自注意力机制中...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐慧，卓小惠，江燕萍，苏子耀，何敏藩，柴华，
申请(专利权)人：佛山大学，
类型：发明
国别省市：
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