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一种结、直肠癌转移预测系统及其使用方法

摘要

本发明涉及预测系统技术领域,公开了一种结、直肠癌转移预测系统及其使用方法,包括:采集单元,用于采集肠癌组织样本;数据预处理单元,用于差异分析初步筛选特征RNA;筛选预测模型构建单元,用于根据性能指标和特征数量,筛选特征RNA构建预测模型;预测模型分析单元,用于分析预测模型中靶向样本的特征RNA。本系统综合应用随机森林算法、神经网络算法、梯度提升树算法等多种深度学习方法构建结直肠癌转移风险预测深度学习模型,通过应用多种深度学习和分析方法实现自动化和流程化处理,促进人工智能与临床研究的紧密结合,为结直肠癌患者提供无创、便捷、准确、高效的转移风险预测方法。

著录项

  • 公开/公告号CN111584064A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖州市中心医院;

    申请/专利号CN202010226646.7

  • 发明设计人 韩书文;

    申请日2020-03-27

  • 分类号G16H50/20(20180101);G16B30/00(20190101);G16B40/00(20190101);

  • 代理机构33324 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张迪

  • 地址 313003 浙江省湖州市红旗路198号

  • 入库时间 2023-12-17 11:49:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    公开

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