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申请/专利权人：南方医科大学深圳医院
摘要：本发明提供基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法、装置及系统，涉及乳腺癌分子分型领域。该基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法，包括以下步骤：S1、对收集的乳腺癌患者基因表达数据进行清洗、归一化处理和噪声过滤，以减少数据中的噪声和处理数据缺失问题，S2、利用主成分分析、t‑SNE或其他降维技术提取基因表达数据中的关键特征，减少数据维度并保留主要信息，S3、采用K‑means聚类、层次聚类算法对特征提取后的数据进行聚类，将样本分为若干分子亚型。基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法及系统，充分利用无监督学习的强大数据处理能力，通过对基因表达数据进行清洗、归一化处理和噪声过滤，确保了数据的质量和完整性。
主权项：1.基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法，其特征在于，包括：S1、对收集的乳腺癌患者基因表达数据进行清洗、归一化处理和噪声过滤，以减少数据中的噪声和处理数据缺失问题；S2、利用主成分分析、t-SNE或其他降维技术提取基因表达数据中的关键特征，减少数据维度并保留主要信息；S3、采用K-means聚类、层次聚类算法对特征提取后的数据进行聚类，将样本分为若干分子亚型，引入数据增强技术，通过生成对抗网络或自编码器生成更多高质量的合成数据，以增强数据的多样性和数量；S4、结合生物学背景信息，利用基因本体论进行功能富集分析和实验验证方法，解释和验证聚类结果的生物学意义；S5、根据生物学验证结果和临床应用反馈，不断优化无监督学习算法和特征提取方法，提高分型结果的准确性和临床应用价值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方医科大学深圳医院 基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法、装置及系统
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