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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种前列腺神经内分泌癌预测模型的构建方法及系统，具体涉及医疗信息处理技术领域；通过系统地收集并汇总前列腺神经内分泌癌相关的临床特征、基因表达和影像学数据，采用时间段划分对数据进行预处理，并提取关键的罕见基因突变频率波动特征和免疫丰度分布异常变化特征，通过这些特征对数据进行权重赋值和加权平均，计算出综合漂移系数，并将其与梯度标准阈值进行对比分析，进而划分数据漂移等级，根据不同的漂移等级，制定相应的模型构建和调整策略，有效地识别和应对数据漂移问题，确保模型在不同时期数据上的预测准确性，提升了模型的鲁棒性和临床应用价值。
主权项：1.一种前列腺神经内分泌癌预测模型的构建方法，其特征在于，包括：收集并汇总用于构建预测模型的前列腺神经内分泌癌相关数据，所述相关数据包括临床特征、基因表达和影像学数据；将收集到的前列腺神经内分泌癌相关数据划分为若干个时间段，对各个时间段内的前列腺神经内分泌癌相关数据分别进行预处理；对预处理后的前列腺神经内分泌癌相关数据进行特征提取，分别提取出前列腺神经内分泌癌相关数据的罕见基因突变频率波动特征和免疫丰度分布异常变化特征；根据提取出的罕见基因突变频率波动特征和免疫丰度分布异常变化特征，确定各个时间段内的前列腺神经内分泌癌相关数据的权重赋值，对其进行加权平均计算后得到前列腺神经内分泌癌相关数据的综合漂移系数；将计算得到的前列腺神经内分泌癌相关数据的综合漂移系数与梯度标准阈值进行对比分析，根据分析结果将前列腺神经内分泌癌相关数据划分为不同的数据漂移等级，并制定相应的模型构建调整策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种前列腺神经内分泌癌预测模型的构建方法及系统
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