基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法
- 技术优势
- 本发明通过对将存在多个不同类型的肿瘤DNA片段的训练样本数据进行处理，能够最大程度的减少同一肿瘤训练样本数据中多个不同类型的肿瘤DNA片段对模型训练时的干扰，从而能够提高模型的预测精度，提高对肿瘤DNA片段的筛查精度。
- 技术应用
- 人工智能
- 详细技术说明
- 本发明涉及基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法，属于目标肿瘤DNA片段筛查技术领域，本发明通过深度神经网络构建肿瘤DNA片段筛查模型，训练集进行模型建立，测试集进行模型性能测试。获取待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据，并根据训练完成的肿瘤DNA片段筛查模型对待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据进行定位分析，获取目标肿瘤DNA片段所在的位置，并按照预设方式进行显示。本发明通过对将存在多个不同类型的肿瘤DNA片段的训练样本数据进行处理，能够最大程度的减少同一肿瘤训练样本数据中多个不同类型的肿瘤DNA片段对模型训练时的干扰，从而能够提高模型的预测精度，提高对肿瘤DNA片段的筛查精度。
- 合作类型
- 已授权
- 申请日期
- 14/03/2025 00:00:00
- 申请号码
- ZL 2024 1 1911205.5
- 国家/地区
- 中国内地
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