一种基于模型驱动元学习的乳腺癌分子亚型预测方法

摘要

本发明公开了一种基于模型驱动元学习的乳腺癌分子亚型预测方法，包括，通过乳腺癌数据库获取动态增强磁共振图像和动态增强磁共振图像的标签；将动态增强磁共振图像进行处理得到动态增强磁共振体积数据，将动态增强磁共振体积数据与动态增强磁共振图像的标签匹配得到有标签的动态增强磁共振体积数据；将有标签的动态增强磁共振体积数据分为支持集和查询集，利用支持集和查询集构建时空循环注意力分类器；利用改进的元学习策略优化时空循环注意力分类器，通过时空循环注意力分类器进行分子亚型预测。本发明能够在小量数据样本的情况下准确的实现乳腺癌的分子亚型预测。