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摘要：本发明公开了一种用于脑胶质瘤预后预测模型的优化方法，包括以下步骤：S1.面向脑胶质瘤预后预测的先验知识图谱的构建；S2.基于先验知识图谱的脑胶质瘤预后预测模型的建立；S3.脑胶质瘤预后预测模型中的可解释性研究；S4.搭建面向脑胶质瘤预后预测的混合增强智能原型验证系统。本发明通过引入专业医生在疾病诊断过程中所使用的多模态多层次医学先验知识，利用知识图谱、深度学习等技术对其进行特征提取，构建面向脑胶质瘤预后预测的先验知识图谱，解决医学先验知识的表征问题，为后续的辅助诊断决策提供理论基础和数据支撑，具有较大的创新价值。
主权项：1.一种用于脑胶质瘤预后预测模型的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.面向脑胶质瘤预后预测的先验知识图谱的构建：分析提取专业医生在实际诊断治疗脑胶质瘤过程中所使用的先验知识，并且挖掘不同先验知识之间的关联关系，对多模态多层次医学先验知识进行表征，构建面向脑胶质瘤预后预测的先验知识图谱；S2.基于先验知识图谱的脑胶质瘤预后预测模型的建立：利用所构建的医学先验知识图谱以及现有的病人影像学数据库，研究医学先验知识图谱融入深度学习模型的机理，实现基于先验知识图谱的脑胶质瘤预后预测模型的建立；S3.脑胶质瘤预后预测模型中的可解释性研究：融合LRP与深度神经网络，构建深度贝叶斯解释网络，实现对辅助预后预测过程的完整解释，提高诊断模型的可解释性；S4.搭建面向脑胶质瘤预后预测的混合增强智能原型验证系统：把医学领域的先验知识融入到具有强大学习能力的深度神经网络模型中构建混合增强智能原型验证系统，通过混合增强智能原型验证系统实现人机交流和通信，利用混合增强智能原型验证系统的决策能力，提高对复杂情况的适应性以及处理复杂任务的能力，使混合增强智能原型验证系统生成比单一人工智能系统更为精确可信的结果。
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