发明专利已授权

一种基于多模态数据和深度学习模型的生存预测方法

Name: 一种基于多模态数据和深度学习模型的生存预测方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 202111251516X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111251516.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-10-21

公开号

CN114093512B

公开日

2023-04-18

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_30

IPC 分类号

G16H50_30 , G16H30_40 , G06T7_00 , G06T7_11 , G06T7_136 , G06T7_60 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06V10_771 , G16B25_10 , G16B40_00 , G06V10_762 , G06V10_82 , G06N3_048 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型多模态数据融合深度学习生存分析深度学习模型

应用场景

医疗预后预测, 临床决策支持, 疾病风险评估, 个性化治疗

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摘要

本发明公开了一种基于多模态数据和深度学习模型的生存预测方法。传统的病理图像生存预测方法只能关注部分病理信息，不能完全反应患者的肿瘤形态，并且会忽视基因突变等因素对肿瘤产生的影响，以往方法大多不能有效的将图像和基因表达数据结合起来进行分析。本发明采用大津阈值算法生存区分组织区域的二值图并据此采样切片图像；根据由ImageNet数据集预训练的ResNet‑50网络提取相关特征，并使用K均值算法对特征进行聚类。将基因表达谱数据使用最小角回归特征选择算法和得到基因特征，将数据输入到深度学习生存预测模型中获得患者生存风险的概率。本发明是一种比较适用于病理图像和基因表达数据且同时保证高准确性的方法。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114093512B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：77 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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