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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及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：CN119694399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411699627.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及系统是由柴华;江燕萍;郑淇;苏子耀;吴镔彦;罗粤海;何楦;陈烨;林雨柔;赵梓涛设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及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癌症预后评估与靶点识别，该方法包括：获取基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据；使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表示；将所述基因表达特征的低维表达输入XGBoost生存分析模型，获得风险值，并根据所述风险值获得癌症预后评估结果；根据所述风险值以及患者基因表达进行差异表达分析，获得癌症预后靶点。可见，本发明通过结合了扩散模型和自编码器的深度神经网络以及XGBoost生存分析模型，实现了对癌症患者预后风险的准确评估和相关靶点的识别，从而为个性化治疗和靶向疗法的设计提供了科学依据。

本发明授权基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据； 使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表达； 将所述基因表达特征的低维表达输入XGBoost生存分析模型，获得风险值，并根据所述风险值获得癌症预后评估结果； 根据所述风险值以及患者基因表达进行差异表达分析，获得癌症预后靶点； 所述使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表达，包括： 将所述初始数据映射到低维空间，提取关键特征，得到基因表达特征的低维表达； 所述结合扩散模型和自编码器的深度神经网络的训练过程包括以下步骤： 获取实验数据，并对所述实验数据进行预处理，得到训练数据； 对所述训练数据添加噪声以实现扩散步骤，返回带噪声的数据和生成的噪声，得到样本数据； 将所述样本数据输入至结合扩散模型和自编码器的深度神经网络中，所述结合扩散模型和自编码器的深度神经网络包括编码器和解码器，所述编码器将样本数据映射到潜在空间，所述解码器将压缩后的表示还原回原始维度，得到训练基因表达特征的低维表达； 使用优化器进行反向传播，计算损失函数对结合扩散模型和自编码器的深度神经网络参数的梯度，最小化重构误差，更新编码器的参数以及解码器的参数； 根据循环次数对结合扩散模型和自编码器的深度神经网络进行训练，每个批次执行扩散步骤、前向传播、计算损失、反向传播和优化； 其中，自编码器损失为重构损失、去噪损失和正则化损失之和。

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