本發(fā)明涉及三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)，具體為基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法是利用多種數(shù)據(jù)特征來預(yù)測(cè)三陰性乳腺癌患者免疫表型的方法。該方法通常集成了不同尺度的數(shù)據(jù)特征，包括基因表達(dá)數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)，以期更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者的免疫反應(yīng)情況。具體來說，該方法通過機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，融合各類數(shù)據(jù)源的信息，提取出具有代表性的特征，并對(duì)這些特征進(jìn)行綜合分析，從而預(yù)測(cè)患者的免疫表型。這種方法能夠?yàn)閭€(gè)性化治療方案的制定提供重要的參考依據(jù)，有助于提高三陰性乳腺癌患者的治療效果和生存率。

2、盡管基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和臨床應(yīng)用潛力，但該系統(tǒng)也存在一些缺陷。首先，數(shù)據(jù)獲取和整合的復(fù)雜性較高，不同數(shù)據(jù)源之間的異質(zhì)性可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理和分析的難度增加，進(jìn)而影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的選擇和調(diào)參過程繁瑣，需要大量的計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)。此外，該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中，可能面臨模型的泛化能力不足的問題，即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好的模型，在實(shí)際臨床應(yīng)用中可能表現(xiàn)不佳。因此，為了提高系統(tǒng)的實(shí)用性和魯棒性，仍需要進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程和算法模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，解決了數(shù)據(jù)獲取和整合的復(fù)雜性較高，不同數(shù)據(jù)源之間的異質(zhì)性可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理和分析的難度增加，進(jìn)而影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性；機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的選擇和調(diào)參過程繁瑣，需要大量的計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)的問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法，以下步驟：

5、s1、數(shù)據(jù)采集：從患者中獲取基因表達(dá)數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)；

6、s2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，以減少數(shù)據(jù)間的異質(zhì)性，標(biāo)準(zhǔn)化公式：

7、

8、其中，x是原始數(shù)據(jù)，μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差，歸一化公式：

9、

10、其中，min(x)和)max(x)分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值，

11、s3、特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取多尺度特征，包括基因特征、影像特征和臨床特征，卷積操作公式：

12、conv0＝(①*+b)

13、s4、數(shù)據(jù)融合：采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)將多尺度特征進(jìn)行整合，形成綜合特征向量，主成分分析公式：

14、zxw

15、其中，x是原始數(shù)據(jù)矩陣，w是主成分載荷矩陣，z是主成分得分矩陣，特征選擇：應(yīng)用特征選擇算法，從綜合特征向量中篩選出與免疫表型高度相關(guān)的特征，隨機(jī)森林算法公式：

16、

17、其中，y是預(yù)測(cè)結(jié)果，f(x)是隨機(jī)森林模型，h?i(x)是第i棵決策樹n是決策樹的數(shù)量；

18、s5、模型構(gòu)建：基于篩選后的特征，采用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，多層感知器公式：

19、

20、其中，y^是輸出，σ是激活函數(shù)，w1和w2是權(quán)重矩陣，b1和b2是偏置項(xiàng)；

21、s6、模型訓(xùn)練：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)，交叉驗(yàn)證公式：

22、

23、其中，f是模型，x和y分別是數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，k是折數(shù)；

24、s7、模型驗(yàn)證：利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的性能；

25、

26、其中，tpr是真陽性率，fpr是假陽性率，t是閾值；

27、s8、模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，網(wǎng)格搜索公式：

28、

29、其中，θ是參數(shù)，θ是參數(shù)空間，l是損失函數(shù)，fθ是模型，x?i和y?i分別是數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，n是數(shù)據(jù)數(shù)量；

30、s9、模型測(cè)試：利用獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)調(diào)優(yōu)后的模型進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估模型的泛化能力，混淆矩陣公式：

31、

32、其中，tp是真陽性，fp是假陽性，fn是假陰性，tn是真陰性，f1-score公式：

33、

34、其中，prec?i?s?i?on為精確率，reca?l?l為召回率；

35、s10、結(jié)果輸出：將測(cè)試結(jié)果輸出為患者的免疫表型預(yù)測(cè)結(jié)果，綜合評(píng)分公式：

36、

37、其中，wi是權(quán)重，f?i(x)是特征評(píng)分，n是特征數(shù)量；

38、s11、臨床應(yīng)用：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果制定個(gè)性化治療方案，輔助臨床決策，個(gè)性化治療方案公式：

39、

40、其中，t是治療方案，t是治療方案集合，x是患者數(shù)據(jù)，e是期望值，outcomeoutcome是治療效果。

41、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集步驟包括從公開數(shù)據(jù)庫和醫(yī)院內(nèi)部數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括缺失值填補(bǔ)、數(shù)據(jù)平滑和降噪處理。

42、優(yōu)選的，所述特征提取步驟采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行影像特征提取，所述數(shù)據(jù)融合步驟采用主成分分析技術(shù)進(jìn)行特征融合。

43、優(yōu)選的，所述特征選擇步驟采用隨機(jī)森林算法進(jìn)行特征篩選，所述模型構(gòu)建步驟采用多層感知器進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。

44、優(yōu)選的，所述模型訓(xùn)練步驟采用交叉驗(yàn)證技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，所述模型驗(yàn)證步驟采用roc曲線和auc值進(jìn)行性能評(píng)估，所述模型調(diào)優(yōu)步驟采用網(wǎng)格搜索算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

45、優(yōu)選的，所述模型測(cè)試步驟采用混淆矩陣和f1-score進(jìn)行評(píng)估，所述結(jié)果輸出步驟包括生成詳細(xì)的預(yù)測(cè)報(bào)告供醫(yī)生參考。

46、優(yōu)選的，所述臨床應(yīng)用步驟包括周期性地更新模型，以確保模型性能隨時(shí)間變化而優(yōu)化，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟還包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。

47、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)采集模塊、特征學(xué)習(xí)模塊、預(yù)處理模塊、特征提取模塊、數(shù)據(jù)融合模塊。

48、(三)有益效果

49、本發(fā)明提供了基于多尺度特征的三陰性乳腺癌免疫表型預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

50、通過整合多種數(shù)據(jù)源的信息，減少了單一數(shù)據(jù)源帶來的偏差，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，以及缺失值填補(bǔ)、數(shù)據(jù)平滑和降噪處理，減少了數(shù)據(jù)間的異質(zhì)性，使數(shù)據(jù)更具一致性，特征提取過程中采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行影像特征提取，主成分分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，隨機(jī)森林算法進(jìn)行特征篩選，多層感知器進(jìn)行模型構(gòu)建，確保了模型的先進(jìn)性和有效性，模型訓(xùn)練和驗(yàn)證過程中采用交叉驗(yàn)證技術(shù)、roc曲線和auc值進(jìn)行性能評(píng)估，以及網(wǎng)格搜索算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，提高了模型的泛化能力和適用性，模型測(cè)試采用混淆矩陣和f1-score進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果輸出包括生成詳細(xì)的預(yù)測(cè)報(bào)告，為醫(yī)生提供了可靠的決策依據(jù)，臨床應(yīng)用中，通過周期性地更新模型，保持模型性能的持續(xù)優(yōu)化，確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和有效性，數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理增加了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，進(jìn)一步提高了模型的魯棒性和適應(yīng)性。