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申请/专利权人：安徽工业大学
申请日：2024-02-02
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118096668A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/0895;G16H30/20;G16H70/60
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于HE病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，包括：基于数据库获取癌症患者的HE病理图像；采用CLAM学习方法对HE病理图像进行组织区域的自动分割，获取若干个肿瘤区域图像块；采用卷积神经网络将每个图像块编码为紧凑的特征向量；构建TPT模块，基于TPT模块对特征向量进行处理，获取每个HE病理图像中癌肿特征以预测肿瘤组织起源，本发明利用成本低廉的HE病理图像有效预测消化道系统肿瘤的起源位置,并使用mRNA表达量数据与提取到的图像特征进行相关性分析以提高模型说服力。本发明在预测出肿瘤起源位置后可以为患者带来针对性的治疗方案，延长患者生存时间，有效改善患者生存质量。
主权项：1.一种基于HE病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于数据库获取癌症患者的HE病理图像和mRNA表达量数据；采用CLAM学习方法对所述HE病理图像进行组织区域的自动分割，获取若干个图像块；采用ResNet卷积神经网络将每个图像块编码为紧凑的特征向量；构建TPT模块，基于所述TPT模块对编码的特征向量进行处理，获取每个HE病理图像中不同图像块之间特征相关性，基于每个图像块的特征及不同图像块特征之间的相关性获取肿瘤组织起源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法
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