基于机器学习的免疫标志分析系统

本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体为基于机器学习的免疫标志分析系统，系统包括：熵密度流变模块、边界动态标注模块、协同张量建模模块、标志判别模块。本发明中，通过核密度估计处理三维免疫数据并计算空间信息熵，整合多源异构医学数据空间特征，结合滑动平均法生成梯度图捕捉标志物浓度变化趋势，基于方向导数检测与形态学闭运算构建边界拓扑模型识别形态学边界特征，利用三阶张量建模融合免疫亚型、时间维度与标志物表达数据，通过维度自适应张量分解提取核心因子矩阵提升标志物关联性分析完整性，采用曼哈顿距离量化协同表达强度并结合残差矩阵哈达玛积，实现免疫标志定量解析由单一阈值判定向多维协同判别跨越。