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摘要

乳腺癌的病理机制复杂，且具有显著的异质性。尽管现有治疗策略在延长患者生存期和

降低复发率方面取得了一定成效，但仍存在疗效差异和个性化治疗不足等挑战。如何从高维、

复杂的医学数据中高效筛选关键生物标志物，已成为当前研究的热点问题。机器学习和深度

学习等计算机辅助技术的快速发展，为高维数据分析和潜在靶点的挖掘提供了强有力的工

具。因此，本文以向精准医疗计划提供技术支持为目标，结合计算机手段和多种解释方法，

深入开展了基于乳腺癌转录组学数据和组织病理学图像的生物标志物预测方法研究，主要内

容如下：