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申请/专利权人：安徽工业大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197603A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H30/20;G16B25/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种利用胃癌病理图像预测胃癌分子亚型的方法，属于胃癌组织病理学图像技术领域，包括以下步骤：S1：胃癌基因表达数据处理分析；S2：肿瘤免疫微环境对比分析；S3：病理图像预处理以及特征提取与分析；S4：分子亚型识别。本发明先对胃癌基因表达数据预处理以及分析，然后根据基因表达数据计算肿瘤免疫微环境数据进行分析，接着对搜集到的病理图像经过一系列筛选、注释、切割、质控、归一化并提取特征进行分析，最后采用基于focalloss的Resnet18模型对胃癌分子亚型进行预测，实验结果证明本发明可以使用胃癌图像精确预测胃癌分子亚型，未来有望应用于医学图像识别。
主权项：1.一种利用胃癌病理图像预测胃癌分子亚型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：胃癌基因表达数据处理分析从TCGA获取患者胃癌基因表达数据，将患者匹配各自分子亚型标签，根据基因表达差异要求，对数据进行预处理，进行不同分子亚型组间差异分析；S2：肿瘤免疫微环境对比分析根据步骤S1中匹配好的基因表达数据，使用CIBERSORT工具，计算对应患者的肿瘤免疫微环境数据，对免疫微环境进行统计分析，对比分析不同分子亚型组间差异；S3：病理图像预处理以及特征提取与分析从TCGA搜集对应患者的病理图像，对搜集的图像进行裁剪，归一化，获得对应患者病理图像块，提取图像块特征并进行分析；S4：分子亚型识别设计用于识别胃癌分子亚型的深度学习模型并训练，利用验证集得到分类结果并评估模型分类效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种利用胃癌病理图像预测胃癌分子亚型的方法
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