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摘要：本发明公开了一种甲状腺癌患者无病生存期风险的预测方法及装置，方法包括如下步骤：收集甲状腺癌患者的数据，包括临床特征数据、病理图像数据、基因表达数据和免疫细胞数据；根据所收集的数据，训练多模态深度学习模型；其中，所训练的模型用于淋巴结转移的分类和该无病生存期风险的评分，得到分类结果和评分结果；其中，分类结果和评分结果用于预测该无病生存期的风险。本发明解决了PTC诊断中的信息丢失和诊断误差问题，实现了多模态数据的高效融合和利用，显著提升了诊断和预后预测的性能。
主权项：1.一种甲状腺癌患者无病生存期风险的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集甲状腺癌患者的数据，包括临床特征数据、病理图像数据、基因表达数据和免疫细胞数据；根据所收集的数据，训练多模态深度学习模型；其中，所训练的模型用于淋巴结转移的分类和所述无病生存期风险的评分，得到分类结果和评分结果；其中，所述分类结果和评分结果用于预测所述无病生存期的风险。
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百度查询： 澳门科技大学 甲状腺癌患者无病生存期风险的预测方法及装置
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