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申请/专利权人：中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)

摘要：本发明提供了一种基于DenseFormer模型的不明原发肿瘤的原发灶预测方法及系统，所述方法包括：获取DNA甲基化数据；根据预设模板对所述DNA甲基化数据进行数据映射，获得标准DNA甲基化数据；将所述标准DNA甲基化数据输入至预设的DNA甲基化分类模型，以使所述DNA甲基化分类模型对所述标准DNA甲基化数据进行分类，获得所述DNA甲基化数据对应的分类结果，其中，所述DNA甲基化分类模型是基于DenseFormer模型构建并使用若干历史DNA甲基化数据训练获得；根据所述DNA甲基化数据对应的分类结果预测对应的不明原发肿瘤的原发灶位置。本发明基于DenseFormer模型构建DNA甲基化分类模型，进而使用DNA甲基化分类模型根据CUP肿瘤的DNA甲基化测序结果预测原发灶来源，提高了模型预测的准确性。

主权项：1.一种基于DenseFormer模型的不明原发肿瘤的原发灶预测方法，其特征在于，包括：获取DNA甲基化数据；根据预设模板对所述DNA甲基化数据进行数据映射，获得标准DNA甲基化数据；将所述标准DNA甲基化数据输入至预设的DNA甲基化分类模型，以使所述DNA甲基化分类模型对所述标准DNA甲基化数据进行分类，获得所述DNA甲基化数据对应的分类结果，其中，所述DNA甲基化分类模型是基于DenseFormer模型构建并使用若干历史DNA甲基化数据训练获得；所述DNA甲基化分类模型的构建过程包括：获取若干历史DNA甲基化数据并进行数据预处理；对进行数据预处理后的所述若干历史DNA甲基化数据进行所述数据映射，获得对应的若干标准历史DNA甲基化数据；以DenseFormer模型为基础架构，构建初始DNA甲基化分类模型；使用所述若干标准历史DNA甲基化数据对所述初始DNA甲基化分类模型进行训练，获得所述DNA甲基化分类模型；根据训练结果，对所述若干历史DNA甲基化数据中的癌种类型进行重新归类，合并相似的癌种类型，或根据预设指标对同类癌种进行亚分类，生成新类型集合；为所述DNA甲基化分类模型设置所述新类型集合，以使所述DNA甲基化分类模型能够将DNA甲基化数据分类为所述新类型集合中的某一类型；根据所述DNA甲基化数据对应的分类结果预测对应的不明原发灶肿瘤的原发灶位置。

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