发明专利 已授权

一种基于半监督学习的抗癌药物敏感性评估方法及系统

📄 申请号:CN202410407251.5 📄 发布日:2026/10/30

著录项目信息

申请日
2024-04-07
公开号
CN118280601B
公开日
2024-12-10
申请人
佛山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

抗癌药物筛选, 精准医疗, 肿瘤治疗, 药物敏感性评估, 生物医药

摘要

本发明涉及药物敏感性评估技术领域,具体公开了一种基于半监督学习的抗癌药物敏感性评估方法,该方法包括:获取基础数据,并对所述基础数据进行预处理,获得初始特征;基于半监督多任务深度神经网络框架以及所述初始特征,构建抗癌药物敏感性评估模型;基于所述抗癌药物敏感性评估模型,结合蒙特卡洛和积分梯度算法,获取初始特征对药物敏感性的贡献度。本发明通过综合多任务学习框架,能够在不同任务之间共享特征表示,从不同角度优化神经网络,从而提高模型的准确性和稳健性,并引入蒙特卡洛和积分梯度算法,解决了深度学习模型的黑盒问题,提供了特征可解释性,帮助研究人员理解模型的计算过程,从而能够发现影响最终结果的关键特征的优点。

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: CN118280601B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G16H70_40)

G16H70_40 G16H70_60 覆盖2个领域
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:8 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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