公开(公告)号：CN117312970A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311272522.2

申请日：2023-09-28

Applicant: 浙江大学医学院附属妇产科医院

Inventor： 谢宏宇 ,  李晓 ,  王文杰 ,  王丹云 ,  羊柳

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习和迁移算法的动态组学数据分类方法及系统，涉及数据分类预测领域，该方法包括：利用数据集训练分类网络并融入先验的生物学信息得到初始分类模型；判断数据集与目标疾病样本集之间的分布是否满足设定相似性条件；若否则利用迁移成分分析方法确定所述目标疾病样本集映射到所述数据集的特征映射，特征映射后的目标疾病样本集和数据集满足设定相似性条件，利用迁移算法将所述初始分类模型中编码层的参数迁移到目标网络的通用特征层，并采用特征映射后的目标疾病样本集训练目标网络的目标特定特征层得到分类预测模型；利用所述分类预测模型对疾病数据进行分类。本发明能够在小样本的情况下提高动态组学数据的分类准确度。