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基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法 

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申请/专利权人:上海交通大学医学院

摘要:本发明公开了基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法,包括以下步骤:步骤S1:数据收集;步骤S2:差异表达基因筛选;步骤S3:鉴定预测乳腺癌的核心基因;步骤S4:系统测试常见机器学习算法并优化、选择;步骤S5:外部数据验证。本发明提供基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法,侵入性低,仅需要采集外泌体样本,无需对乳房进行创伤性检查,有望在未来的体检中普及;相比传统的单一指标或者影像学检查,利用机器学习方法可以综合考虑多个特征之间的关系,预测的精度和可靠性高。

主权项:1.基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:数据收集;步骤S2:差异表达基因筛选;步骤S3:鉴定预测乳腺癌的核心基因;步骤S4:系统测试常见机器学习算法并优化、选择;步骤S5:外部数据验证。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海交通大学医学院 基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法

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