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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2022-04-21
公开（公告）日：2022-07-22
公开（公告）号：CN114783604A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2022.08.09#实质审查的生效;2022.07.22#公开
摘要：本发明公开了一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法、系统及存储介质，方法为：获取带标签的WSI作为训练数据集，进行预处理得到图像块集；构建WSI分类模型；使用图像块集对特征提取器进行预训练，获得特征向量集；将特征向量集输入原型聚类模块中，通过聚类提取多个原型；对乳腺癌前哨淋巴结WSI划分图像块后输入特征提取器中提取图像块特征；将图像块特征和原型输入特征融合模块进行匹配，生成软分配直方图，构造乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量；将乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量送入全连接层获取WSI分类分数并进行转移判断。本方法在保持对宏转移精确识别的同时，能够更好的解决微转移识别的问题，从而对乳腺癌前哨淋巴结转移进行精确地诊断。
主权项：1.一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取带标签的WSI作为训练数据集，进行预处理得到图像块集；构建WSI分类模型，所述WSI分类模型包括特征提取器、原型聚类模块、特征融合模块及全连接层；使用图像块集对特征提取器进行预训练，获得特征向量集，并固定特征提取器的参数；将特征向量集输入原型聚类模块中，通过聚类提取多个原型；对乳腺癌前哨淋巴结WSI划分图像块后输入固定参数的特征提取器中提取图像块特征；将图像块特征和原型输入特征融合模块进行匹配，生成软分配直方图，构造乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量；将乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量送入全连接层获取WSI分类分数并进行转移判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法、系统及存储介质
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