公开(公告)号：CN118675753B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411086905.5

申请日：2024-08-08

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 王正林 ,  罗荣奎 ,  崔照盟 ,  甘露 ,  王红 ,  黄润 ,  杜俊娴

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/80 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明涉及一种乳腺癌的患病风险评估方法、系统、计算机设备和存储介质，通过获取包括基因测序数据和医疗影像数据在内的基于乳腺癌的原始数据。然后对原始数据进行特征提取，从基因测序数据中获取突变位点特征和基因表达水平特征，从医疗影像数据中提取肿瘤区域的形状和纹理特征。利用提取的特征构建基于Transformer神经网络模型的乳腺癌患病评估模型。最后对该初始模型进行训练处理，最终得到训练好的评估模型。该方法通过融合基因测序数据和医疗影像数据，结合Transformer神经网络的特征提取和学习能力，实现了对乳腺癌患病风险的高效、准确评估。

公开(公告)号：CN118675753A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202411086905.5

申请日：2024-08-08

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 王正林 ,  罗荣奎 ,  崔照盟 ,  甘露 ,  王红 ,  黄润 ,  杜俊娴

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/80 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明涉及一种乳腺癌的患病风险评估方法、系统、计算机设备和存储介质，通过获取包括基因测序数据和医疗影像数据在内的基于乳腺癌的原始数据。然后对原始数据进行特征提取，从基因测序数据中获取突变位点特征和基因表达水平特征，从医疗影像数据中提取肿瘤区域的形状和纹理特征。利用提取的特征构建基于Transformer神经网络模型的乳腺癌患病评估模型。最后对该初始模型进行训练处理，最终得到训练好的评估模型。该方法通过融合基因测序数据和医疗影像数据，结合Transformer神经网络的特征提取和学习能力，实现了对乳腺癌患病风险的高效、准确评估。