公开(公告)号：CN114974433B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202210582319.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨朝勇 ,  郭晓旭 ,  林芳禾

IPC: G16B50/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供了一种基于深度迁移学习的循环肿瘤细胞的快速注释方法，将源域肿瘤细胞集的表达矩阵和目标域肿瘤细胞集的表达矩阵输入神经网络模型的特征提取器进行特征提取；将源域肿瘤细胞集特征和目标域肿瘤细胞集特征进行无监督聚类，采用循环一致匹配关联源域肿瘤细胞集和目标域肿瘤细胞集的共识分类，并通过计算领域共识分数，得到目标肿瘤细胞集分类数，为目标域肿瘤细胞集分配伪标签；输入神经网络模型的分类器，采用目标函数来更新神经网络模型的参数；循环执行至停止条件，输出目标域肿瘤细胞集的原型标签以及训练完成的神经网络模型，本发明提供的方法能够精确地给目标样本分配准确的标签，并为源域和目标域构建一个共同的表示空间。

公开(公告)号：CN114974433A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210582319.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨朝勇 ,  郭晓旭 ,  林芳禾

IPC: G16B50/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度迁移学习的循环肿瘤细胞的快速注释方法，将源域肿瘤细胞集的表达矩阵和目标域肿瘤细胞集的表达矩阵输入神经网络模型的特征提取器进行特征提取；将源域肿瘤细胞集特征和目标域肿瘤细胞集特征进行无监督聚类，采用循环一致匹配关联源域肿瘤细胞集和目标域肿瘤细胞集的共识分类，并通过计算领域共识分数，得到目标肿瘤细胞集分类数，为目标域肿瘤细胞集分配伪标签；输入神经网络模型的分类器，采用目标函数来更新神经网络模型的参数；循环执行至停止条件，输出目标域肿瘤细胞集的原型标签以及训练完成的神经网络模型，本发明提供的方法能够精确地给目标样本分配准确的标签，并为源域和目标域构建一个共同的表示空间。