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公开(公告)号：CN116798515A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310678619.7
申请日：2023-06-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G16B20/50 , G16B40/20 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法和系统。本发明首先使用监督学习方法将目标区域缩小到癌症区域，从而减少大量不相关Patch对随后的弱监督学习的噪声影响；然后，基于对比学习得到的Patch特征表示和癌症区域聚类结果，确保Patch选取的全面性。最后，本发明提出了一种新的分层深度多示例学习(HDMIL)方法，该方法可以确保足够多的Patch被考虑到、错误选取的Patch被忽略掉。且本发明方法具有可解释性。本发明提出的HDMIL可以找到与基因突变最相关的Patch。
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