CN117351484A - 基于ai的肿瘤干细胞特征提取及分类系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，包括：数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。可以更准确地对肿瘤干细胞进行分类预测，提高了分类预测的准确性。

Description

基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统
技术领域
本发明涉及特征提取技术领域，尤其涉及基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统。
背景技术
肿瘤干细胞是指在肿瘤组织中具有自我更新和多向分化潜能的细胞，它们在肿瘤的形成、生长、转移和复发中起到关键作用，在生物医学领域，特征提取是从原始数据中提取出对分类、识别或其他任务有用的信息的过程。
申请号为：CN201510672226的发明公开了一种基于慢特征的细胞分裂识别方法及其识别装置，采用无监督慢特征分析的方式，提取细胞数据获取慢特征函数；求取细胞慢特征的累计平方偏移特征，获取慢特征变化速率从小到大的排列；利用模型学习的方法对最终的累计平方偏移特征进行检测，获得细胞数据随时间变化的过程是否包含有丝分裂的概率；如果输出类别标记为1，则该测试数据包含有丝分裂，如果输出类别标记为0，则该测试数据不包含有丝分裂。存在缺陷包括：无监督慢特征分析是一种常用的特征提取方法，但它可能无法充分捕捉到细胞数据中的关键特征，在实际应用中，可能需要考虑其他特征提取方法，以确保提取到的特征能够更好地反映细胞数据的特性；将慢特征变化速率从小到大进行排列可能无法准确地反映细胞数据的重要性，在实际情况中，细胞数据的重要特征可能具有不同的变化速率，因此需要综合考虑其他因素来确定特征的重要性排序；对累计平方偏移特征进行检测时，采用模型学习的方法可能存在模型选择和参数调整的问题，不同的模型和参数设置可能会对最终的检测结果产生影响，需要进行充分的实验和验证来选择最合适的模型和参数。
因此，现在急需一种基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统。
发明内容
本发明提供了一种基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，以解决现有技术中存在的无监督慢特征分析是一种常用的特征提取方法，但它可能无法充分捕捉到细胞数据中的关键特征，在实际应用中，可能需要考虑其他特征提取方法，以确保提取到的特征能够更好地反映细胞数据的特性；将慢特征变化速率从小到大进行排列可能无法准确地反映细胞数据的重要性，在实际情况中，细胞数据的重要特征可能具有不同的变化速率，因此需要综合考虑其他因素来确定特征的重要性排序；对累计平方偏移特征进行检测时，采用模型学习的方法可能存在模型选择和参数调整的问题，不同的模型和参数设置可能会对最终的检测结果产生影响，需要进行充分的实验和验证来选择最合适的模型和参数。的上述问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，包括：
数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；
特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；
分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。
其中，数据获取单元包括：数据识别模块、数据同步模块和数据校验模块；
数据识别模块，用于通过关键词搜索、模式匹配和深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞的相关数据；
数据同步模块，用于与医学数据库建立通信连接，实时同步获取识别到的肿瘤干细胞相关数据；
数据校验模块，用于对同步获取的肿瘤干细胞相关数据进行完整性和准确性校验，确保数据的质量。
其中，特征提取单元包括：数据特性分析模块、网络结构调整模块和参数优化模块；
数据特性分析模块，用于对输入的肿瘤干细胞相关数据进行深度分析，识别肿瘤干细胞内在的结构和模式，为特征提取提供指导；
网络结构调整模块，用于基于数据特性分析模块的输出，自动调整特征提取模型的网络结构，确保特征提取模型捕获数据的关键特征；
参数优化模块，用于基于遗传算法，自动调整特征提取模型的参数，以提高特征提取的准确性和效率。
其中，分类单元包括：特征输入模块、自适应分类模块和结果输出模块；
特征输入模块，用于接收并预处理来自特征提取单元的特征数据，为分类模型提供标准化的输入；
自适应分类模块，用于基于深度学习的自适应分类模型，根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，预测肿瘤干细胞的类型，获取预测结果；
结果输出模块，用于将自适应分类模型的预测结果进行概率转换和标签映射的操作，并输出预测的肿瘤干细胞类型以及预测结果的置信度得分。
其中，数据识别模块包括：关键词搜索子模块、模式匹配子模块和深度学习子模块；
关键词搜索子模块，用于根据预定义的关键词列表，在医学数据库中搜索与肿瘤干细胞相关的数据，其中，关键词搜索子模块根据最新的医学研究和文献，动态更新关键词列表；
模式匹配子模块，用于通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，还采用正则表达式技术，提高模式匹配的灵活性和准确性；
深度学习子模块，用于使用深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，利用预训练模型，加速深度学习的训练过程。
其中，数据特性分析模块包括：数据预处理子模块、结构分析子模块和模式识别子模块；
数据预处理子模块，配置为对输入的肿瘤干细胞数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值预处理操作，确保数据的质量和一致性，其中，缺失值预处理操作通过插值、估计或删除的方法，处理肿瘤干细胞数据中的缺失值；
结构分析子模块，用于通过统计方法和算法，分析肿瘤干细胞数据的基本结构，获取结构分析结果，基本结构包括数据分布、关联性和聚类，结构分析结果包括评估各个特征对于肿瘤干细胞分类和预测的重要程度；
模式识别子模块，用于使用机器学习技术，自动识别肿瘤干细胞数据中的隐藏模式和特征。
其中，结果输出模块包括：概率转换子模块、标签映射子模块、置信度评分子模块和结果展示子模块；
概率转换子模块，用于接收自适应分类模块的原始输出，将原始输出转换为各个类别的预测概率，其中，所有类别的预测概率之和为1；
标签映射子模块，用于根据预定的标签集，将预测概率中概率最高的类别映射为相应的肿瘤干细胞类型，其中，设定预测概率阈值，当某一类别的预测概率超过该阈值时，才将预测概率映射为相应的肿瘤干细胞类型；
置信度评分子模块，用于采用加权平均的评分方式，综合考虑各个类别的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
结果展示子模块，用于将预测的肿瘤干细胞类型和置信度得分以图形或文本的形式展示给用户。
其中，通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，包括：
解析医学数据库中的待匹配数据的数据类型；
将数据类型与预设的任一标准数据类型进行匹配；标准数据类型包括：病理报告、基因测序报告、细胞形态图像；
若匹配符合，将对应待匹配数据作为目标数据，并获取匹配符合的标准数据类型对应的预设的有效模式；有效模式包括：代表肿瘤干细胞的关键词、短语和语法结构；
基于肿瘤干细胞的特征和属性，构建肿瘤干细胞相关的模式匹配规则；其中，肿瘤干细胞的特征和属性包括细胞形态、细胞标记物和基因表达；
使用正则表达式技术，将模式匹配规则转化为正则表达式模式；正则表达式技术采用正则表达式语法，其中，正则表达式语法包括通配符、字符类和重复次数；
将目标数据与正则表达式模式进行匹配；
若匹配符合，获取匹配符合的正则表达式模式对应的预设的数据特征提取模板；基于数据特征提取模板，提取目标数据的数据特征，并作为数据要素；
将数据要素补充整合纳入肿瘤干细胞相关的医学知识库。
其中，基于遗传算法自动调整特征提取模型的参数，包括：
将特征参数进行优化选择，将每一个特征参数视为一个二进制数值，对整个特征空间进行二进制编码，一个长度为L的二进制数组对应一个L维的特征向量，特征向量数值表明特征是否被选择，数值为1时表示该特征参数被选中，数值为0时表示该特征参数未被选中，随机将二进制数值赋值给每一个特征参数，生成的个体组成初始种群，种群中选中的特征参数的数目称为种群规模；
获取个体适应度函数值，其中，将适应度函数作为判断种群中个体优劣程度的度量，对于多特征向量常采用类内和类间距离的可分离判据作为适应度函数；
对种群进行最优选择，在获取个体的适应度函数之后，按函数值进行排序，其中在设定优秀范围内的个体进入下一代；
种群中的个体进行交叉，通过交叉点与交叉长度的设置，两个种群的个体通过随机信息交换产生两个子代，根据适应度函数进行评价，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代；
将变异算子作用于群体，将种群中父代个体的特征参数值，产生新的个体作为子代，同样利用适应度函数进行判断，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代种群；当连续n代的适应度没有变化时，运算终止，将适应度个体进行排序，适应度最大的个体作为问题最优解。
其中，计算预测结果的置信度得分，包括：
构建预测结果数据信息库；
当接收到新的预测结果数据时，获取预测结果数据中包含的至少一个细胞特征表达值；
基于预设的数据标准化模型，对细胞特征表达值进行标准化处理；
在给定类别中，将每个细胞特征的标准化表达值视为一个样本点；
基于邻里信息量计算模型，计算每个样本点的邻里信息量；
在给定类别中，确定邻里信息量最大的样本，将其作为中心样本点；
基于中心样本点，确定其邻接点数，并获取邻接点数对应的一阶信息和二阶信息；
基于预设的特征重要性评分模型，对每个细胞特征进行打分，其中，打分考虑一阶信息和二阶信息的加权平均；
将细胞特征按照得分进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征；
基于预设的预测概率计算模型，对每个类别的预测概率进行加权平均处理；
根据加权平均后的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
将置信度得分与预设的置信度阈值进行比较，若置信度得分大于等于阈值，则确定预测结果为可信；
否则，将预测结果标记为不可信，并提醒用户重新进行预测或检查输入数据。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，包括：数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。可以更准确地对肿瘤干细胞进行分类预测，提高了分类预测的准确性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统的结构图；
图2为本发明实施例中数据获取单元的结构图；
图3为本发明实施例中特征提取单元的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，包括：
数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；
特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；
分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。
上述技术方案的工作原理为：数据获取单元通过与医学数据库进行连接，自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据，这样做的好处是可以快速获取大量的肿瘤干细胞数据，避免了手动搜索和筛选的繁琐过程；特征提取单元根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，特征提取模型是通过特征提取模型，系统可以从肿瘤干细胞数据中提取出与其特征相关的信息；分类单元采用基于深度学习的自适应分类模型，对从特征提取单元获得的特征进行分类，自适应分类模型包括多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)，通过分类单元，系统可以根据提取到的特征对肿瘤干细胞进行分类预测，判断其类型。
上述技术方案的有益效果为：系统可以自动识别和获取肿瘤干细胞的相关数据，减少了手动搜索和筛选的工作量，提高了数据获取的效率；通过自动调整特征提取模型的网络结构和参数，系统可以更准确地提取与肿瘤干细胞特征相关的信息，提高了特征提取的准确性；采用基于深度学习的自适应分类模型，系统可以更准确地对肿瘤干细胞进行分类预测，提高了分类预测的准确性；自动化的数据获取和处理过程可以节省时间和成本，提高了研究人员的工作效率。
在另一实施例中，数据获取单元包括：
数据识别模块，用于通过关键词搜索、模式匹配和深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞的相关数据；
数据同步模块，用于与医学数据库建立通信连接，实时同步获取识别到的肿瘤干细胞相关数据；
数据校验模块，用于对同步获取的肿瘤干细胞相关数据进行完整性和准确性校验，确保数据的质量。
上述技术方案的工作原理为：数据识别模块通过关键词搜索、模式匹配和深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞的相关数据了，关键词搜索根据肿瘤干细胞的特征和属性，设置相应的关键词进行搜索，模式匹配通过预定义的模式或规则，匹配数据库中的数据是否符合肿瘤干细胞的特征，深度学习算法通过训练数据，自动学习和识别与肿瘤干细胞相关的数据；数据同步模块与医学数据库建立通信连接，实时同步获取识别到的肿瘤干细胞相关数据，通过与数据库的通信接口，可以获取到数据库中的数据，并将识别到的相关数据进行同步；数据校验模块对同步获取的肿瘤干细胞相关数据进行完整性和准确性校验，确保数据的质量，完整性校验检查数据是否缺失或重复，准确性校验验证数据的正确性和一致性。
上述技术方案的有益效果为：系统可以自动识别和获取医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，减少了手动搜索和筛选的工作量，提高了数据获取的效率；通过与医学数据库建立通信连接，系统可以实时同步获取识别到的肿瘤干细胞相关数据，保证了数据的及时性；通过数据校验模块对同步获取的数据进行完整性和准确性校验，系统可以确保数据的质量，提高了数据的可靠性和可用性；通过关键词搜索、模式匹配和深度学习算法，系统可以识别到与肿瘤干细胞相关的数据，提高了数据的精准性和全面性。
在另一实施例中，特征提取单元包括：
数据特性分析模块，用于对输入的肿瘤干细胞相关数据进行深度分析，识别肿瘤干细胞内在的结构和模式，为特征提取提供指导；
网络结构调整模块，用于基于数据特性分析模块的输出，自动调整特征提取模型的网络结构，确保特征提取模型捕获数据的关键特征；
参数优化模块，用于基于遗传算法，自动调整特征提取模型的参数，以提高特征提取的准确性和效率。
上述技术方案的工作原理为：数据特性分析模块对输入的肿瘤干细胞相关数据进行深度分析，识别肿瘤干细胞内在的结构和模式，通过统计分析、数据挖掘和机器学习算法，系统发现数据中的重要特征和关联关系，为特征提取提供指导；网络结构调整模块基于数据特性分析模块的输出，自动调整特征提取模型的网络结构，根据数据的特性和模式，系统可以增加、删除或调整特征提取模型中的网络层和节点，以确保模型能够捕获数据的关键特征；参数优化模块基于遗传算法(遗传算法通过模拟生物进化的过程，搜索最优的参数组合)，自动调整特征提取模型的参数，以提高特征提取的准确性和效率，通过遗传算法的优化过程，系统可以搜索到最优的参数组合，使特征提取模型能够更好地适应肿瘤干细胞相关数据的特征。
数据特性分析模块还用于处理来自不同来源或格式的肿瘤干细胞数据，确保数据的一致性和完整性；网络结构调整模块采用神经结构搜索技术，自动探索并确定最佳的网络结构，以适应肿瘤干细胞数据的特性；参数优化模块还用于防止模型过拟合，确保特征提取的泛化能力。
其中，基于数据特性分析模块的输出，自动调整特征提取模型的网络结构，包括：获取预设的数据集，数据集包括：多个第一数据(数据集包含多个患者的医疗记录，每个患者的记录是一个第一数据)；
获取预设的特征提取模型(特征提取模型包括卷积神经网络)，特征提取模型包括：多个第一网络结构；
获取第一数据的数据特性(数据特性包括患者的年龄、性别、病情严重程度等信息，满足一定条件的患者会被选为第二数据)，若数据特性满足预设的特性阈值，将对应第一数据作为第二数据；
获取预设的数据特性分析模块(数据特性分析模块分析选中患者的年龄、性别等数据特性，并为每个特性分配一个权重)，将第二数据输入数据特性分析模块，由数据特性分析模块分析第二数据对应的数据特性，数据特性包括：相互对应的第一特性和第一特性权重；
获取预设的网络结构调整模块(网络结构调整模块根据患者年龄和性别的权重，调整卷积神经网络的层数或节点数，以适应不同患者群体的数据特性)，将第一网络结构和第一特性权重输入网络结构调整模块，由网络结构调整模块自动调整第一网络结构，获得第二网络结构；
获取第二网络结构的特征提取能力(第二网络结构在提取与年龄和性别相关的特征方面表现出较高的能力)，若特征提取能力大于等于预设的特征提取能力阈值，将对应第二网络结构作为第三网络结构；
对第二数据进行特征提取，获得至少一个第二特征(使用第三网络结构分析选中的患者数据，提取与年龄和性别相关的特征)；
将第二特征和对应所述第三网络结构进行组合，获得一个对照组(对照组包括患者的特征和与其相关的网络结构)；
获取预设的空白数据库(空白数据库是一个存储患者特征和网络结构对照组的数据库)，将对照组存入空白数据库；
当需要存入空白数据库的对照组均存入后，将空白数据库作为特征-网络结构库(特征-网络结构库包括不同患者特征与网络结构的对应关系，用于后续的数据分析和预测)，完成构建。
上述技术方案的有益效果为：通过深度分析肿瘤干细胞相关数据的特性和模式，系统可以更准确地识别数据中的重要特征和关联关系，为特征提取提供指导；通过自动调整特征提取模型的网络结构，系统可以根据数据的特性和模式灵活地调整模型的结构，提高模型的适应性和表达能力；通过遗传算法的优化过程，系统可以自动搜索到最优的参数组合，提高特征提取模型的准确性和效率；通过数据特性分析、网络结构调整和参数优化，系统可以提高特征提取模型的准确性和效率，更好地捕获肿瘤干细胞相关数据的关键特征。
在另一实施例中，分类单元包括：
特征输入模块，用于接收并预处理来自特征提取单元的特征数据，为分类模型提供标准化的输入；
自适应分类模块，用于基于深度学习的自适应分类模型，根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，预测肿瘤干细胞的类型，获取预测结果；
结果输出模块，用于将自适应分类模型的预测结果进行概率转换和标签映射的操作，并输出预测的肿瘤干细胞类型以及预测结果的置信度得分。
上述技术方案的工作原理为：特征输入模块接收并预处理来自特征提取单元的特征数据，为分类模型提供标准化的输入，预处理操作包括数据归一化、特征缩放和数据平衡，以确保特征数据的质量和一致性；自适应分类模块基于深度学习的自适应分类模型，根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，预测肿瘤干细胞的类型，获取预测结果，深度学习模型使用卷积神经网络的结构，通过反向传播算法进行训练和优化；结果输出模块将自适应分类模型的预测结果进行概率转换和标签映射的操作，并输出预测的肿瘤干细胞类型以及预测结果的置信度得分，概率转换使用softmax函数将预测结果转换为概率分布，标签映射将概率分布映射为具体的肿瘤干细胞类型。
其中，根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，预测肿瘤干细胞的类型，包括：从医疗数据中确定对应于第一患者的多个第一特征数据；
获取预设的深度学习模型(深度学习模型是一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的神经网络)，深度学习模型包括：多个第一网络层；
基于预设的自适应训练模板(自适应训练模板定义了深度学习模型的损失函数、优化算法和训练数据的处理方式)，根据第一特征数据，对深度学习模型进行自适应训练，获得第二深度学习模型；
获取第一患者请求预测肿瘤干细胞类型的预测类型，预测类型包括：初步预测和深度预测；
当第一患者请求预测肿瘤干细胞类型的预测类型为初步预测时，使用第二深度学习模型对第一特征数据进行初步分类，若对应第一特征数据的预测结果满足预设的第一准确性阈值，获得初步预测结果；
否则，进行深度预测；
当第一患者请求预测肿瘤干细胞类型的预测类型为深度预测时，使用第二深度学习模型对第一特征数据进行深度分类，获得深度预测结果；
根据初步预测结果或深度预测结果，确定第一患者的肿瘤干细胞类型；
获取预设的结果数据库，将肿瘤干细胞类型存入结果数据库；
当需要存入结果数据库的肿瘤干细胞类型均存入后，将结果数据库作为肿瘤干细胞类型库(肿瘤干细胞类型库包括不同患者的肿瘤干细胞类型信息)，完成构建。
上述技术方案的有益效果为：通过特征输入模块对特征数据进行预处理，可以确保输入的特征数据具有一致的尺度和质量，提高分类模型的准确性和稳定性；基于深度学习的自适应分类模型可以根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，能够更好地适应不同类型的肿瘤干细胞数据；通过结果输出模块的概率转换和标签映射操作，系统可以输出预测的肿瘤干细胞类型以及预测结果的置信度得分，提高预测结果的可解释性和可信度；采用深度学习的自适应分类模型，能够处理复杂的特征数据，并具有较高的分类准确性和效率。
在另一实施例中，数据识别模块包括：
关键词搜索子模块，用于根据预定义的关键词列表，在医学数据库中搜索与肿瘤干细胞相关的数据，其中，关键词搜索子模块根据最新的医学研究和文献，动态更新关键词列表；
模式匹配子模块，用于通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，还采用正则表达式技术，提高模式匹配的灵活性和准确性；
深度学习子模块，用于使用深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，利用预训练模型，加速深度学习的训练过程。
上述技术方案的工作原理为：关键词搜索子模块根据预定义的关键词列表，在医学数据库中搜索与肿瘤干细胞相关的数据，关键词列表会根据最新的医学研究和文献进行动态更新，以保持搜索的准确性和时效性；模式匹配子模块通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，模式匹配使用字符串匹配算法、正则表达式的技术，根据预定义的模式或规则，对数据库中的数据进行匹配和筛选；深度学习子模块使用深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，可以利用预训练模型，如卷积神经网络，对数据库中的数据进行特征提取和分类，以识别与肿瘤干细胞相关的数据。
其中，关键词搜索子模块根据预定义的关键词列表，使用数据库查询语言或搜索引擎，对医学数据库进行关键词搜索，可以使用自然语言处理技术对关键词进行分词、词性标注的预处理操作；模式匹配子模块使用字符串匹配算法、正则表达式的技术，根据预定义的模式或规则，对医学数据库中的数据进行匹配和筛选，使用字符串匹配库或正则表达式引擎进行模式匹配操作；深度学习子模块使用深度学习算法，对医学数据库中的数据进行特征提取和分类，可以使用深度学习框架搭建模型，并使用预训练模型进行加速训练过程，训练数据是已标注的肿瘤干细胞相关数据，或者通过迁移学习从其他相关领域的数据中进行训练。
上述技术方案的有益效果为：通过关键词搜索子模块的动态更新关键词列表，系统可以准确地搜索到与肿瘤干细胞相关的最新数据，提高搜索的准确性和时效性；通过模式匹配子模块的正则表达式技术，系统可以灵活地定义匹配规则，提高模式匹配的灵活性和准确性；通过深度学习子模块的特征提取和分类，系统可以自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，提高识别的准确性和效率；通过关键词搜索、模式匹配和深度学习的综合应用，系统可以对医学数据库中的数据进行筛选和分类，提高数据的质量和可用性。
在另一实施例中，数据特性分析模块包括：
数据预处理子模块，配置为对输入的肿瘤干细胞数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值预处理操作，确保数据的质量和一致性，其中，缺失值预处理操作通过插值、估计或删除的方法，处理肿瘤干细胞数据中的缺失值；
结构分析子模块，用于通过统计方法和算法，分析肿瘤干细胞数据的基本结构，获取结构分析结果，基本结构包括数据分布、关联性和聚类，结构分析结果包括评估各个特征对于肿瘤干细胞分类和预测的重要程度；
模式识别子模块，用于使用机器学习技术，自动识别肿瘤干细胞数据中的隐藏模式和特征。
上述技术方案的工作原理为：数据预处理子模块对输入的肿瘤干细胞数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值预处理操作，清洗操作可以去除异常值和噪声数据，标准化和归一化操作可以将数据转换为统一的尺度和范围，缺失值预处理操作可以通过插值、估计或删除的方法，处理数据中的缺失值；结构分析子模块通过统计方法和算法，分析肿瘤干细胞数据的基本结构，包括数据分布、关联性和聚类等，可以使用相关性分析的技术，对数据进行分析和建模，获取结构分析结果；模式识别子模块使用机器学习技术，自动识别肿瘤干细胞数据中的隐藏模式和特征，通过使用监督学习的技术，对数据进行特征提取和模式识别，以发现数据中的潜在规律和特征。
其中，获取结构分析结果，包括：基于统计方法和算法，对肿瘤干细胞数据进行深度分析，以揭示对应的基本结构；确定肿瘤干细胞数据的数据分布特性，包括数据的频率、中位数、均值和标准差；评估肿瘤干细胞数据中各个特征之间的关联性，采用相关系数方法；利用聚类算法，对肿瘤干细胞数据进行分类，以识别潜在模式和子群；基于上述数据分布、关联性和聚类的分析结果，构建结构分析模型；运用结构分析模型，评估各个特征对于肿瘤干细胞分类和预测的重要程度；输出结构分析模型的评估结果，该结果为肿瘤干细胞数据的结构分析结果；其中，统计方法和算法包括：线性回归、主成分分析、决策树、随机森林等，用于揭示数据的内在结构和特征的重要性。
上述技术方案的有益效果为：通过数据预处理子模块的清洗、标准化、归一化和缺失值预处理操作，可以提高肿瘤干细胞数据的质量和一致性，减少数据中的噪声和缺失值对分析结果的影响；通过结构分析子模块的统计方法和算法，可以获取肿瘤干细胞数据的基本结构，包括数据分布、关联性和聚类等，从而评估各个特征对于肿瘤干细胞分类和预测的重要程度；通过模式识别子模块的机器学习技术，可以自动识别肿瘤干细胞数据中的隐藏模式和特征，从而揭示数据中的潜在规律和特征，为进一步的分析和预测提供支持；通过数据预处理、结构分析和模式识别的综合应用，可以提高对肿瘤干细胞数据的理解和分析能力，为肿瘤研究和治疗提供有益的支持。
在另一实施例中，结果输出模块包括：
概率转换子模块，用于接收自适应分类模块的原始输出，将原始输出转换为各个类别的预测概率，其中，所有类别的预测概率之和为1；
标签映射子模块，用于根据预定的标签集，将预测概率中概率最高的类别映射为相应的肿瘤干细胞类型，其中，设定预测概率阈值，当某一类别的预测概率超过该阈值时，才将预测概率映射为相应的肿瘤干细胞类型；
置信度评分子模块，用于采用加权平均的评分方式，综合考虑各个类别的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
结果展示子模块，用于将预测的肿瘤干细胞类型和置信度得分以图形或文本的形式展示给用户。
上述技术方案的工作原理为：概率转换子模块接收自适应分类模块的原始输出，将原始输出转换为各个类别的预测概率，使用softmax函数转换方法，将原始输出转换为概率值，确保所有类别的预测概率之和为1；标签映射子模块根据预定的标签集，将预测概率中概率最高的类别映射为相应的肿瘤干细胞类型，设定预测概率阈值，当某一类别的预测概率超过该阈值时，才将预测概率映射为相应的肿瘤干细胞类型；置信度评分子模块采用加权平均的评分方式，综合考虑各个类别的预测概率，计算预测结果的置信度得分，根据预测概率和权重，计算加权平均得分，作为预测结果的置信度，其中，根据业务需求和实际情况，设定权重和计算方式，计算置信度得分；结果展示子模块将预测的肿瘤干细胞类型和置信度得分以图形或文本的形式展示给用户，使用图表库或文本处理库，将预测结果可视化或以文本形式呈现给用户。
上述技术方案的有益效果为：通过概率转换和标签映射子模块，将原始输出转换为预测概率和具体的肿瘤干细胞类型，提高了预测结果的可解释性和可理解性；通过置信度评分子模块，综合考虑各个类别的预测概率，计算预测结果的置信度得分，可以帮助用户评估预测结果的可靠性和置信度；通过结果展示子模块，将预测的肿瘤干细胞类型和置信度得分以图形或文本的形式展示给用户，提高了结果展示的直观性和易理解性；通过预测结果的可解释性、置信度评估和结果展示，为用户提供了决策支持和参考，帮助用户做出更准确和可信的决策。
在另一实施例中，通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，包括：
解析医学数据库中的待匹配数据的数据类型；
将数据类型与预设的任一标准数据类型进行匹配；标准数据类型包括：病理报告、基因测序报告、细胞形态图像；
若匹配符合，将对应待匹配数据作为目标数据，并获取匹配符合的标准数据类型对应的预设的有效模式；有效模式包括：代表肿瘤干细胞的关键词、短语和语法结构；
基于肿瘤干细胞的特征和属性，构建肿瘤干细胞相关的模式匹配规则；其中，肿瘤干细胞的特征和属性包括细胞形态、细胞标记物和基因表达；
使用正则表达式技术，将模式匹配规则转化为正则表达式模式；正则表达式技术采用正则表达式语法，其中，正则表达式语法包括通配符、字符类和重复次数；
将目标数据与正则表达式模式进行匹配；
若匹配符合，获取匹配符合的正则表达式模式对应的预设的数据特征提取模板；基于数据特征提取模板，提取目标数据的数据特征，并作为数据要素；
将数据要素补充整合纳入肿瘤干细胞相关的医学知识库。
上述技术方案的工作原理为：解析医学数据库中的待匹配数据的数据类型，根据待匹配数据的结构和语义，确定其数据类型，如病理报告、基因测序报告、细胞形态图像等；将数据类型与预设的标准数据类型进行匹配，将待匹配数据的数据类型与预设的标准数据类型进行匹配，如病理报告、基因测序报告、细胞形态图像等；若匹配符合，将对应待匹配数据作为目标数据，并获取匹配符合的标准数据类型对应的预设的有效模式，例如，若待匹配数据为病理报告，且匹配成功，则将该病理报告作为目标数据，并获取病理报告对应的预设的有效模式；基于肿瘤干细胞的特征和属性，构建肿瘤干细胞相关的模式匹配规则，根据肿瘤干细胞的特征和属性，如细胞形态、细胞标记物和基因表达等，构建与肿瘤干细胞相关的模式匹配规则；
使用正则表达式技术，将模式匹配规则转化为正则表达式模式，将构建的模式匹配规则转化为正则表达式模式(正则表达式模式是一种用于匹配文本模式的字符串表达式；它们在文本处理、搜索和替换中广泛应用，允许根据特定的模式规则来查找、提取或操作文本数据，正则表达式模式由一系列字符和特殊符号组成，用于描述匹配的规则)，以便进行数据匹配，例如，将模式匹配规则"细胞形态为不规则、细胞标记物为CD133、基因表达中包含SOX2"转化为正则表达式模式"不规则.*CD133.*SOX2"；将目标数据与正则表达式模式进行匹配，使用正则表达式模式，对目标数据进行匹配，以确定是否符合模式匹配规则；若匹配符合，获取匹配符合的正则表达式模式对应的预设的数据特征提取模板，如果目标数据与正则表达式模式匹配成功，则获取该模式对应的预设的数据特征提取模板；基于数据特征提取模板，提取目标数据的数据特征，并作为数据要素，根据预设的数据特征提取模板，从目标数据中提取相应的数据特征，并将其作为数据要素；将数据要素补充整合纳入肿瘤干细胞相关的医学知识库，将提取的数据要素补充整合到肿瘤干细胞相关的医学知识库中，以丰富和更新知识库的内容。
上述技术方案的有益效果为：对医学数据库中的待匹配数据进行类型识别和特征提取，提高数据的利用价值；通过与预设的标准数据类型进行匹配，可以确定待匹配数据的类型，并获取相应的预设模式和特征提取模板，有助于更好地理解和利用这些数据；基于肿瘤干细胞的特征和属性，构建模式匹配规则和正则表达式模式，可以更准确地识别和提取与肿瘤干细胞相关的数据；通过数据特征提取和整合，可以补充和更新肿瘤干细胞相关的医学知识库，提供更全面和准确的医学信息；可以提高医学数据的利用效率和质量，促进医学研究和临床实践的发展。
在另一实施例中，基于遗传算法自动调整特征提取模型的参数，包括：
将特征参数进行优化选择，将每一个特征参数视为一个二进制数值，对整个特征空间进行二进制编码，一个长度为L的二进制数组对应一个L维的特征向量，特征向量数值表明特征是否被选择，数值为1时表示该特征参数被选中，数值为0时表示该特征参数未被选中，随机将二进制数值赋值给每一个特征参数，生成的个体组成初始种群，种群中选中的特征参数的数目称为种群规模；
获取个体适应度函数值，其中，将适应度函数作为判断种群中个体优劣程度的度量，对于多特征向量常采用类内和类间距离的可分离判据作为适应度函数；
对种群进行最优选择，在获取个体的适应度函数之后，按函数值进行排序，其中在设定优秀范围内的个体进入下一代；
种群中的个体进行交叉，通过交叉点与交叉长度的设置，两个种群的个体通过随机信息交换产生两个子代，根据适应度函数进行评价，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代；
将变异算子作用于群体，将种群中父代个体的特征参数值，产生新的个体作为子代，同样利用适应度函数进行判断，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代种群；当连续n代的适应度没有变化时，运算终止，将适应度个体进行排序，适应度最大的个体作为问题最优解。
上述技术方案的工作原理为：将特征参数进行优化选择，将每一个特征参数视为一个二进制数值，对整个特征空间进行二进制编码，一个长度为L的二进制数组对应一个L维的特征向量，特征向量数值表明特征是否被选择，数值为1时表示该特征参数被选中，数值为0时表示该特征参数未被选中，其中，对于一个5维的特征向量X＝{x1,x2,x3,x4,x5}而言，当其二进制数组值为{10101}时即表示特征参数x1,x3,x5被选中，其余未被选中，对于计算获得的18个形态学特征，设置一个18维的特征向量，随机将二进制数值赋值给每一个特征参数，生成的个体组成初始种群，种群中选中的特征参数的数目称为种群规模；获取个体适应度函数值，在进化论中，适应度一般表示生物的适应力，适应度函数可以视为评价函数，作为判断种群中个体优劣程度的度量，特征选择的目标就是获得分类识别能力最强的特征参数组合，对于多特征向量常采用类内和类间距离(特征间的欧氏距离)的可分离判据作为适应度函数，当类间离散度足够大时说明有较好的分类识别能力，所以群体的进化过程就是不断迭代，不断寻找适应度函数值大的个体组合，从而获得问题的最优解；
对种群进行最优选择，在遗传学上，选择一方面可以将优化个体进行直接遗传，另一方面可以通过交配产生新个体进行遗传，选择同样依靠适应度函数评价，通常在获得了个体的适应度函数之后，按函数值进行排序，其中较为优秀的个体进入下一代；种群中的个体进行交叉，交叉在遗传学的作用是将用于繁殖的两个个体作为父代，通过交换部分染色体实现基因重组而产生新的子代个体，交叉运算时遗传算法的核心，交叉产生了随机信息交换，通过交叉点与交叉长度的设置，两个种群的个体通过随机信息交换产生了两个子代，根据适应度函数进行评价，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代；将变异算子作用于群体，在遗传学上，变异指基因突变，算法中的变异指对于形态学特征向量，随机地将种群中父代个体的特征参数值(二进制数值0变1或1变0)，产生新的个体作为子代，同样利用适应度函数进行判断，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代种群；在种群进化过程中，由于遗传的连续性和随机性，适应度最大的个体可能会被破坏，为了避免这一现象，可以其直接作为子代进行遗传，而当连续n代的适应度没有变化时，算法终止，将适应度最大的个体作为问题最优解。
上述技术方案的有益效果为：借鉴了适者生存优胜劣汰的自然选择机制，与细胞特征相结合，通过保留适应度较高的个体，不断通过交叉、变异、复制等操作演化出适应度最高的近似解，得到末代种群中最优个体的编码，该编码可视为问题的最优解。
在另一实施例中，计算预测结果的置信度得分，包括：
构建预测结果数据信息库；
当接收到新的预测结果数据时，获取预测结果数据中包含的至少一个细胞特征表达值；
基于预设的数据标准化模型，对细胞特征表达值进行标准化处理；
在给定类别中，将每个细胞特征的标准化表达值视为一个样本点；
基于邻里信息量计算模型，计算每个样本点的邻里信息量；
在给定类别中，确定邻里信息量最大的样本，将其作为中心样本点；
基于中心样本点，确定其邻接点数，并获取邻接点数对应的一阶信息和二阶信息；
基于预设的特征重要性评分模型，对每个细胞特征进行打分，其中，打分考虑一阶信息和二阶信息的加权平均；
将细胞特征按照得分进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征；
基于预设的预测概率计算模型，对每个类别的预测概率进行加权平均处理；
根据加权平均后的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
将置信度得分与预设的置信度阈值进行比较，若置信度得分大于等于阈值，则确定预测结果为可信；
否则，将预测结果标记为不可信，并提醒用户重新进行预测或检查输入数据。
上述技术方案的工作原理为：构建预测结果数据信息库，建立一个用于存储和管理预测结果数据的信息库，以便后续的分析和评估；当接收到新的预测结果数据时，获取预测结果数据中包含的至少一个细胞特征表达值，从预测结果数据中提取至少一个细胞特征的表达值，这些特征可以是细胞形态、细胞标记物或基因表达等；基于预设的数据标准化模型，对细胞特征表达值进行标准化处理，使用预设的数据标准化模型，对细胞特征表达值进行标准化，以消除不同特征之间的量纲差异；在给定类别中，将每个细胞特征的标准化表达值视为一个样本点，将每个细胞特征的标准化表达值作为一个样本点，用于后续的邻里信息量计算和特征重要性评分；基于邻里信息量计算模型，计算每个样本点的邻里信息量，使用邻里信息量计算模型，计算每个样本点的邻里信息量，以衡量其与周围样本点的相似程度；在给定类别中，确定邻里信息量最大的样本，将其作为中心样本点，从给定类别的样本中，选择邻里信息量最大的样本作为中心样本点，代表该类别中最具代表性的样本；基于中心样本点，确定其邻接点数，并获取邻接点数对应的一阶信息和二阶信息，根据中心样本点，确定其周围的邻接点数，并获取邻接点数对应的一阶信息和二阶信息，用于后续的特征重要性评分；基于预设的特征重要性评分模型，对每个细胞特征进行打分，使用预设的特征重要性评分模型，对每个细胞特征进行打分，考虑一阶信息和二阶信息的加权平均，以确定其在预测结果中的重要程度；将细胞特征按照得分进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征，根据特征的得分，对细胞特征进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征，用于后续的预测概率计算；基于预设的预测概率计算模型，对每个类别的预测概率进行加权平均处理，使用预设的预测概率计算模型，对每个类别的预测概率进行加权平均处理，以得到最终的预测结果；根据加权平均后的预测概率，计算预测结果的置信度得分，根据加权平均后的预测概率，计算预测结果的置信度得分，用于评估预测结果的可信度；将置信度得分与预设的置信度阈值进行比较，若置信度得分大于等于阈值，则确定预测结果为可信，将置信度得分与预设的置信度阈值进行比较，如果置信度得分大于等于阈值，则确定预测结果为可信；否则，将预测结果标记为不可信，并提醒用户重新进行预测或检查输入数据，如果置信度得分小于阈值，则将预测结果标记为不可信，并提醒用户重新进行预测或检查输入数据。
对细胞特征表达值进行标准化处理，使得每个特征的表达值在统一的尺度上；将每个细胞特征的表达值视为一个点，并计算每个样本点的邻里信息量，邻里信息量可以衡量样本点周围的数据分布情况，用于确定样本点的重要性；在给定类别中，确定邻域信息量最大的样本作为中心点，根据中心点，确定邻接点数，即与中心点相邻的样本点的数量；基于邻接点数，计算样本的一阶信息和二阶信息，一阶信息表示样本点与中心点的距离，二阶信息表示样本点与邻接点之间的距离；根据一阶和二阶信息，对细胞特征进行打分，衡量其在预测结果中的重要性，得分越高的特征表示对预测结果的贡献越大；基于特征重要性打分，对所有细胞特征进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征，判别特征能够更好地区分不同类型的肿瘤干细胞；基于判别特征，计算预测的置信度得分，置信度得分可以反映预测结果的可靠程度，较高的得分表示预测结果更可信。
其中，邻里信息量的计算可以采用多种信息论方法，包括熵、互信息或其他相关度量；置信度得分考虑基因的权重、类别的先验概率或其他相关信息，以提高得分的准确性和鲁棒性；置信度得分通过归一化或其他适当的转换方法，使其范围落在预定的区间内，如[0,1]。
上述技术方案的有益效果为：对预测结果进行细致的分析和评估，提高预测结果的可信度和准确性；基于数据标准化和特征重要性评分，可以确定预测结果中的重要特征，有助于理解和解释预测结果；通过计算邻里信息量和预测概率加权平均，可以综合考虑样本间的相似性和特征的重要性，提高预测结果的稳定性和可靠性；通过置信度得分和阈值比较，可以对预测结果进行可信度判断，提供决策依据和提醒用户注意不可信的结果；提高预测结果的解释性和可解释性，为后续的决策和应用提供有益的信息和指导。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于从医学数据库中自动识别并同步获取肿瘤干细胞的相关数据；
特征提取单元，用于根据肿瘤干细胞数据的特性，自动调整特征提取模型的网络结构和参数，通过特征提取模型从相关数据中提取对应的特征；
分类单元，用于基于深度学习的自适应分类模型，对特征进行分类，通过分类预测肿瘤干细胞的类型。
2.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据获取单元包括：数据识别模块、数据同步模块和数据校验模块；
数据识别模块，用于通过关键词搜索、模式匹配和深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞的相关数据；
数据同步模块，用于与医学数据库建立通信连接，实时同步获取识别到的肿瘤干细胞相关数据；
数据校验模块，用于对同步获取的肿瘤干细胞相关数据进行完整性和准确性校验，确保数据的质量。
3.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，特征提取单元包括：数据特性分析模块、网络结构调整模块和参数优化模块；
数据特性分析模块，用于对输入的肿瘤干细胞相关数据进行深度分析，识别肿瘤干细胞内在的结构和模式，为特征提取提供指导；
网络结构调整模块，用于基于数据特性分析模块的输出，自动调整特征提取模型的网络结构，确保特征提取模型捕获数据的关键特征；
参数优化模块，用于基于遗传算法，自动调整特征提取模型的参数，以提高特征提取的准确性和效率。
4.根据权利要求1所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，分类单元包括：特征输入模块、自适应分类模块和结果输出模块；
特征输入模块，用于接收并预处理来自特征提取单元的特征数据，为分类模型提供标准化的输入；
自适应分类模块，用于基于深度学习的自适应分类模型，根据输入的特征数据进行自适应的训练和分类，预测肿瘤干细胞的类型，获取预测结果；
结果输出模块，用于将自适应分类模型的预测结果进行概率转换和标签映射的操作，并输出预测的肿瘤干细胞类型以及预测结果的置信度得分。
5.根据权利要求2所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据识别模块包括：关键词搜索子模块、模式匹配子模块和深度学习子模块；
关键词搜索子模块，用于根据预定义的关键词列表，在医学数据库中搜索与肿瘤干细胞相关的数据，其中，关键词搜索子模块根据最新的医学研究和文献，动态更新关键词列表；
模式匹配子模块，用于通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，还采用正则表达式技术，提高模式匹配的灵活性和准确性；
深度学习子模块，用于使用深度学习算法，自动识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，其中，利用预训练模型，加速深度学习的训练过程。
6.根据权利要求3所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，数据特性分析模块包括：数据预处理子模块、结构分析子模块和模式识别子模块；
数据预处理子模块，配置为对输入的肿瘤干细胞数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值预处理操作，确保数据的质量和一致性，其中，缺失值预处理操作通过插值、估计或删除的方法，处理肿瘤干细胞数据中的缺失值；
结构分析子模块，用于通过统计方法和算法，分析肿瘤干细胞数据的基本结构，获取结构分析结果，基本结构包括数据分布、关联性和聚类，结构分析结果包括评估各个特征对于肿瘤干细胞分类和预测的重要程度；
模式识别子模块，用于使用机器学习技术，自动识别肿瘤干细胞数据中的隐藏模式和特征。
7.根据权利要求4所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，结果输出模块包括：概率转换子模块、标签映射子模块、置信度评分子模块和结果展示子模块；
概率转换子模块，用于接收自适应分类模块的原始输出，将原始输出转换为各个类别的预测概率，其中，所有类别的预测概率之和为1；
标签映射子模块，用于根据预定的标签集，将预测概率中概率最高的类别映射为相应的肿瘤干细胞类型，其中，设定预测概率阈值，当某一类别的预测概率超过该阈值时，才将预测概率映射为相应的肿瘤干细胞类型；
置信度评分子模块，用于采用加权平均的评分方式，综合考虑各个类别的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
结果展示子模块，用于将预测的肿瘤干细胞类型和置信度得分以图形或文本的形式展示给用户。
8.根据权利要求5所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，通过模式匹配技术，识别医学数据库中与肿瘤干细胞相关的数据，包括：
解析医学数据库中的待匹配数据的数据类型；
将数据类型与预设的任一标准数据类型进行匹配；标准数据类型包括：病理报告、基因测序报告、细胞形态图像；
若匹配符合，将对应待匹配数据作为目标数据，并获取匹配符合的标准数据类型对应的预设的有效模式；有效模式包括：代表肿瘤干细胞的关键词、短语和语法结构；
基于肿瘤干细胞的特征和属性，构建肿瘤干细胞相关的模式匹配规则；其中，肿瘤干细胞的特征和属性包括细胞形态、细胞标记物和基因表达；
使用正则表达式技术，将模式匹配规则转化为正则表达式模式；正则表达式技术采用正则表达式语法，其中，正则表达式语法包括通配符、字符类和重复次数；
将目标数据与正则表达式模式进行匹配；
若匹配符合，获取匹配符合的正则表达式模式对应的预设的数据特征提取模板；基于数据特征提取模板，提取目标数据的数据特征，并作为数据要素；
将数据要素补充整合纳入肿瘤干细胞相关的医学知识库。
9.根据权利要求3所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，基于遗传算法自动调整特征提取模型的参数，包括：
将特征参数进行优化选择，将每一个特征参数视为一个二进制数值，对整个特征空间进行二进制编码，一个长度为L的二进制数组对应一个L维的特征向量，特征向量数值表明特征是否被选择，数值为1时表示该特征参数被选中，数值为0时表示该特征参数未被选中，随机将二进制数值赋值给每一个特征参数，生成的个体组成初始种群，种群中选中的特征参数的数目称为种群规模；
获取个体适应度函数值，其中，将适应度函数作为判断种群中个体优劣程度的度量，对于多特征向量常采用类内和类间距离的可分离判据作为适应度函数；
对种群进行最优选择，在获取个体的适应度函数之后，按函数值进行排序，其中在设定优秀范围内的个体进入下一代；
种群中的个体进行交叉，通过交叉点与交叉长度的设置，两个种群的个体通过随机信息交换产生两个子代，根据适应度函数进行评价，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代；
将变异算子作用于群体，将种群中父代个体的特征参数值，产生新的个体作为子代，同样利用适应度函数进行判断，保留适应度函数值比父代高的子代，否则仍保留父代种群；当连续n代的适应度没有变化时，运算终止，将适应度个体进行排序，适应度最大的个体作为问题最优解。
10.根据权利要求7所述的基于AI的肿瘤干细胞特征提取及分类系统，其特征在于，计算预测结果的置信度得分，包括：
构建预测结果数据信息库；
当接收到新的预测结果数据时，获取预测结果数据中包含的至少一个细胞特征表达值；
基于预设的数据标准化模型，对细胞特征表达值进行标准化处理；
在给定类别中，将每个细胞特征的标准化表达值视为一个样本点；
基于邻里信息量计算模型，计算每个样本点的邻里信息量；
在给定类别中，确定邻里信息量最大的样本，将其作为中心样本点；
基于中心样本点，确定其邻接点数，并获取邻接点数对应的一阶信息和二阶信息；
基于预设的特征重要性评分模型，对每个细胞特征进行打分，其中，打分考虑一阶信息和二阶信息的加权平均；
将细胞特征按照得分进行排序，选择得分最高的特征子集作为判别特征；
基于预设的预测概率计算模型，对每个类别的预测概率进行加权平均处理；
根据加权平均后的预测概率，计算预测结果的置信度得分；
将置信度得分与预设的置信度阈值进行比较，若置信度得分大于等于阈值，则确定预测结果为可信；
否则，将预测结果标记为不可信，并提醒用户重新进行预测或检查输入数据。
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