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申请/专利权人：中国人民解放军总医院

摘要：本发明涉及一种癌症干预反应预测模型的训练方法和装置，包括：获取训练样本数据；将训练样本数据输入到癌症干预反应预测模型中，并依次经由癌症干预反应预测模型的编码模块、构建提取模块和预测模块进行处理，得到相应的癌症干预反应训练结果；基于癌症干预反应训练结果，构建目标损失函数，并基于目标损失函数对癌症干预反应预测模型进行训练，得到训练好的癌症干预反应预测模型，从而通过对癌症干预反应预测模型的训练方法进行改进，提高了模型的预测精度。

主权项：1.一种癌症干预反应预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括癌细胞系的多组学数据、药物分子图和细胞系-药物的反应数据；将所述训练样本数据输入到癌症干预反应预测模型中，并依次经由所述癌症干预反应预测模型的编码模块、构建提取模块和预测模块进行处理，得到相应的癌症干预反应训练结果；其中，所述编码模块包括自适应多组学编码模块和药物编码模块，所述自适应多组学编码模块被配置为对所述多组学数据进行特征提取，得到属性分支下的细胞系特征表示，所述药物编码模块被配置为对所述药物分子图进行特征提取，得到属性分支下的药物特征表示；所述构建提取模块被配置为基于所述细胞系-药物的反应数据构建敏感关联图和耐药关联图，并对所述敏感关联图和所述耐药关联图进行特征提取，得到关联分支下的所述敏感关联图中的特征表示和所述耐药关联图中的特征表示，以及对所述敏感关联图中的特征表示和所述耐药关联图中的特征表示进行融合和全连接，得到关联分支下的细胞系特征表示和药物特征表示；所述预测模块被配置为对所述属性分支下的细胞系特征表示和所述关联分支下的细胞系特征表示进行融合和全连接，得到细胞系最终特征表示，以及还对属性分支下的药物特征表示和所述关联分支下的药物特征表示进行融合和全连接，得到药物最终特征表示，以及采用线性相关系数和ScaledSigmoid激活函数对所述细胞系最终特征表示和所述药物最终特征表示进行处理，得到所述癌症干预反应训练结果；基于所述癌症干预反应训练结果，构建目标损失函数，并基于所述目标损失函数对所述癌症干预反应预测模型进行训练，得到训练好的癌症干预反应预测模型。

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