公开(公告)号：CN119152943A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411155729.6

申请日：2024-08-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 沈桂平 ,  廖博强 ,  冯江华 ,  钟金水 ,  夏枫

IPC: G16B40/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合深度学习与机器学习的PDAC分期预测方法及装置，方法包括：获取血清代谢谱数据集；构建由深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络任意组成的不同组合模型；构建基于不同组合模型的不同混合模型，所述混合模型采用组合模型实现对血清代谢谱数据的特征提取，采用机器学习算法根据提取的特征进行分类；基于数据集对不同混合模型进行训练，获得训练好的不同混合模型并比较性能，选择性能最好的混合模型作为预测模型；利用预测模型实现对PDAC的分期预测。本发明构造不同类型的神经网络进行PDAC不同临床阶段的分期预测，并通过比较不同混合模型对PDAC不同临床分期病例的分类性能确认最佳混合模型。