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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体为一种智能化肿瘤病程监控系统，系统包括图卷积网络分析模块、支持向量机预测模块、决策树路径规划模块、随机森林评估模块、条件生成对抗网络仿真模块、图注意力网络分析模块、同调理论拓扑分析模块、患者数据管理模块。本发明中，通过应用图卷积网络算法，提高肿瘤异质性的识别精度，支持向量机算法在多维特征空间中有效预测肿瘤发展趋势，决策树和随机森林算法为患者提供科学和个性化的治疗路径规划，条件生成对抗网络与图注意力网络的结合，增强对治疗建议和细胞相互作用的真实模拟，同调理论的运用深化对肿瘤与微环境关系的解析，患者数据管理的自动化策略保证治疗信息的及时更新和准确管理。

主权项：1.一种智能化肿瘤病程监控系统，其特征在于，所述系统包括图卷积网络分析模块、支持向量机预测模块、决策树路径规划模块、随机森林评估模块、条件生成对抗网络仿真模块、图注意力网络分析模块、同调理论拓扑分析模块、患者数据管理模块；所述图卷积网络分析模块基于肿瘤组织样本的图结构数据，采用图卷积网络算法，构建邻接矩阵表征细胞间的连接关系，通过卷积层提取节点特征并进行层次化聚合，分析细胞间的相互作用特征，识别肿瘤组织内部的异质性模式，生成细胞间相互作用特征图；所述支持向量机预测模块基于细胞间相互作用特征图，采用支持向量机算法，通过构建多维特征空间表示肿瘤特征，利用核函数将非线性可分的数据映射到多维空间，在多维空间中构建最优分割超平面，对肿瘤的发展趋势进行分析和预测，生成肿瘤发展趋势预测结果；所述决策树路径规划模块基于肿瘤发展趋势预测结果，采用决策树算法，通过计算信息增益选择分割属性，并构建树状结构模拟治疗决策过程，对决策节点进行裁剪和优化形成治疗路径，生成个性化治疗路径规划；所述随机森林评估模块基于个性化治疗路径规划，采用随机森林算法，通过集成多个决策树并在训练过程中引入随机特征选择，提升模型的泛化能力和稳定性，利用多个决策树的投票结果评估差异化治疗建议的效果，生成治疗效果评估结果；所述条件生成对抗网络仿真模块基于治疗效果评估结果，采用条件生成对抗网络，通过设置目标条件标签引导生成器产生与患者治疗反应同类的虚拟数据，训练判别器区分真实与虚拟数据，模拟差异化治疗建议的潜在效果，生成优化后的治疗建议评估数据；所述图注意力网络分析模块基于优化后的治疗建议评估数据，采用图注意力网络，通过引入注意力机制为图中的节点分配差异化的权重，捕获细胞间的动态相互作用，并对相互作用进行分析，识别促进肿瘤生长和转移的关键路径，生成细胞相互作用分析结果；所述同调理论拓扑分析模块基于细胞相互作用分析结果，采用同调理论，通过计算持续同调分析肿瘤组织样本的多维数据结构，识别拓扑特征，包括连通分量和空洞，揭示肿瘤细胞与微环境间的关系，生成拓扑分析结果；所述患者数据管理模块基于拓扑分析结果，采用数据融合技术和记录优化算法，对患者治疗信息进行整合和分析，通过查询优化技术和自动化数据维护策略，进行治疗信息的管理和实时更新，运用数据监控机制，生成综合患者治疗监控档案。

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