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龙图腾网恭喜惠州学院申请的专利一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115132345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210525902.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法和系统是由龚浩;袁沛怡;张恋恋;刘智威;庄颖;谢文倩;孙春莲设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法和系统，通过获取三阴乳腺癌样本的基因表达数据，进行数据预处理提取有效的表达数量性状位点；再对其分组，依次使用t检验函数、方差分析函数和相关性函数进行筛选，得到核心表达数量性状位点；用所述核心表达数量性状位点构建深度神经网络，用所述基因表达数据训练所述深度神经网络，同时优化参数，得到优化后的三阴乳腺癌预后深度神经网络，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的复发转移风险。本发明通过有效过滤和筛选基因表达数据，同时优化深度神经网络，能够更准确预测三阴乳腺癌新辅助化疗后的复发转移风险，助力临床诊疗工作。

本发明授权一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的乳腺癌预后预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取三阴乳腺癌样本的基因表达数据，所述三阴乳腺癌样本包括病灶完全去除样本与病灶残留样本；S2：对所述基因表达数据进行数据预处理，提取有效的表达数量性状位点；S3：对所述表达数量性状位点进行分组，再依次用t检验函数、方差分析函数和相关性函数进行筛选，得到核心表达数量性状位点；S4：用所述核心表达数量性状位点构建深度神经网络，用所述基因表达数据训练所述深度神经网络，同时优化所述深度神经网络的参数，得到优化后的三阴乳腺癌预后深度神经网络；S5：输入待检测三阴乳腺癌样本的基因表达数量性状位点至所述三阴乳腺癌预后深度神经网络进行预后复发预测；其中，所述数据预处理包括：S21：将所述三阴乳腺癌样本中数据类型为无表型的数据进行删除，转S22；S22：提取基因表达数据，并删除重复或者同义的基因表达数据，转S23；S23：计算所述基因表达数据的表达比例，剔除表达比例小于30%的基因表达数据；所述对所述表达数量性状位点进行分组，具体为：对所述有效的表达数量性状位点，赋值所述病灶完全去除样本的表达数量性状位点为数组变量X，赋值所述病灶残留样本的表达数量性状位点为数组变量Y；所述依次用t检验函数、方差分析函数和相关性函数进行筛选，具体为：S31:将所述数组变量X和所述数组变量Y进行t检测，保留P值小于0.01的表达数量性状位点；S32:将所述S31保留的表达数量性状位点进行方差分析，根据所述数组变量X和所述数组变量Y之间的方差值排序筛选，同时保留所述P值小于0.001的表达数量性状位点；S33:对所述S32保留的表达数量性状位点使用相关性函数计算两两之间的相关值，保留所述P值小于1.0e-16的表达数量性状位点。

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