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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116092669B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310058550.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法是由王連生;林成軒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法，包括以下步驟：S1、將病理圖像數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)分別構(gòu)建成各自的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；S2、將3個(gè)模態(tài)的圖結(jié)構(gòu)輸入到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別使用歸納圖卷積來進(jìn)行模態(tài)內(nèi)的信息交互，并將結(jié)點(diǎn)長度都重塑為512維；S3、使用注意力池化分別得到每個(gè)模態(tài)的長度為512維的全局特征；S4、將得到的3個(gè)模態(tài)的全局特征輸入到混合多層感知機(jī)，進(jìn)行模態(tài)間的信息交互及融合；S5、將交互融合后的3個(gè)模態(tài)的全局特征輸入到多層感知機(jī)，得到各個(gè)模態(tài)的預(yù)測結(jié)果，并將各個(gè)模態(tài)的預(yù)測結(jié)果的平均值作為總的預(yù)測結(jié)果；該方法可有效提高多模態(tài)數(shù)據(jù)下的生存預(yù)測效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的癌癥生存預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、將病理圖像數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)分別構(gòu)建成各自的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)； S2、將3個(gè)模態(tài)的圖結(jié)構(gòu)輸入到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別使用歸納圖卷積來進(jìn)行模態(tài)內(nèi)的信息交互，并將結(jié)點(diǎn)長度都重塑為512維； 步驟S2中所述歸納圖卷積的表達(dá)式為： 其中，xi，表示任意結(jié)點(diǎn)i的輸出特征，xi表示任意結(jié)點(diǎn)i的輸入特征，j∈Ni表示結(jié)點(diǎn)i的所有鄰居結(jié)點(diǎn)，xj表示鄰居結(jié)點(diǎn)j的輸入特征，W1和W2表示可學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣，mean表示求平均值；歸納圖卷積通過聚合每個(gè)結(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的所有鄰居結(jié)點(diǎn)的信息來指導(dǎo)當(dāng)前結(jié)點(diǎn)特征的更新，在進(jìn)行模態(tài)內(nèi)的信息交互的同時(shí)也對(duì)特征進(jìn)行了篩選和提純，從而得到具有差異性的各個(gè)模態(tài)的特征； S3、使用注意力池化分別得到每個(gè)模態(tài)的長度為512維的全局特征； S4、將得到的3個(gè)模態(tài)的全局特征輸入到混合多層感知機(jī)，進(jìn)行模態(tài)間的信息交互及融合； 步驟S4中所述混合多層感知機(jī)在通道域融合的基礎(chǔ)上增加了模態(tài)域的信息融合，用于增加各個(gè)模態(tài)間的信息交互，從而得到具有互補(bǔ)性的各個(gè)模態(tài)的特征； S5、將交互融合后的3個(gè)模態(tài)的全局特征輸入到多層感知機(jī)，得到各個(gè)模態(tài)的預(yù)測結(jié)果，并將各個(gè)模態(tài)的預(yù)測結(jié)果的平均值作為總的預(yù)測結(jié)果。

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