买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类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：CN116959572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310964365.5，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统是由安义帅;刘晓军;陈恒玲;郑冬云;朱春楠;刘超设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统，通过将乳腺癌基因表达数据转化为图形表示，并利用图卷积模块捕捉基因之间的相关性。对数据进行预处理，包括去除重复采样和没有亚型标签的样本，以及补全失值。构建乳腺癌基因表达的图表示数据集，结合生物学先验知识。利用图卷积的方式捕捉图中节点的局部特征，并使用批量归一化算法进行数据归一化。引入自注意力池化机制，通过学习输入数据对输出数据贡献度，实现关键特征的提取和分层池化。将局部特征和层级特征拼接输入分类模型，得到乳腺癌亚型的分类结果。本发明能够有效地捕捉基因之间的相关性，提高乳腺癌亚型分类的准确性，具有潜在的生物医学应用价值。

本发明授权基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取乳腺癌基因表达数据；并使用Pam50+Claudin-low为亚型分类标准，将乳腺癌分为LuminalA、LuminalB、Her2-enrich、Basal、Claudin-low、Nomal和NC，7种类型； S2：对获取的乳腺癌基因表达数据进行预处理操作；去除重复采样和没有亚型标签的样本；中位数法补全NaN值；卡方检验融合最小冗余最大相关算法筛选关键特征； S3：利用S2预处理之后的数据，结合生物学先验知识构建乳腺癌基因表达的图表示数据集；通过图神经网络将基因表达数据转化为图形表示，并使用基因表达拓扑结构来理解不同基因之间的相关性； S4：利用图卷积的方式捕捉图节点的局部特征；图卷积神经网络能够有效地处理图结构数据； S5：利用批量归一化算法进行数据归一化； S6：引入自注意力池化Self-AttentionGraphPooling，SAGPooling结合注意力机制，通过自动学习和计算输入数据对输出数据贡献度的方式捕获各个卷积层的关键特征，对图表示数据进行分层池化； S7：将局部特征和层级特征拼接，输入到分类模型得到分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南民族大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区民族大道182号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。