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公开(公告)号：CN116092669A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310058550.8
申请日：2023-01-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16B20/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法，包括以下步骤：S1、将病理图像数据、基因表达数据和临床数据分别构建成各自的图结构数据；S2、将3个模态的图结构输入到图神经网络，分别使用归纳图卷积来进行模态内的信息交互，并将结点长度都重塑为512维；S3、使用注意力池化分别得到每个模态的长度为512维的全局特征；S4、将得到的3个模态的全局特征输入到混合多层感知机，进行模态间的信息交互及融合；S5、将交互融合后的3个模态的全局特征输入到多层感知机，得到各个模态的预测结果，并将各个模态的预测结果的平均值作为总的预测结果；该方法可有效提高多模态数据下的生存预测效果。
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