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申请/专利权人：安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247547A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G16H70/60;G06V10/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请涉及一种基于组织学图像的乳腺癌HER2免疫组化表达预测方法，该方法包括：获取具有图像类别标签的病理全切片，将所述病理全切片切块得到分块图像；将所述分块图像输入预训练的HER2分级模型，获取所述分块图像的特征向量、注意力分数，并根据所述特征向量、所述注意力分数预测所述病理全切片的第一预测概率，得到预测结果。本申请能够根据特征向量、注意力分数预测病理全切片的HER2的类型，由HER2的类型能够确定是否进行相应的化疗方案，大幅提升数据处理的速度和准确率，有效解决临床病理工作中现存的乳腺癌HER2免疫组化检测费用高、耗时久、人工判读上的主观性及低一致性等问题，大幅提升临床岗位工作效率，兼具实用性和先进性的优点。
主权项：1.一种基于组织学图像的乳腺癌HER2免疫组化表达预测方法，其特征在于，包括：获取病理全切片，将所述病理全切片切块得到分块图像；将所述分块图像输入预训练的HER2分级模型，获取所述分块图像的特征向量、注意力分数，并根据所述特征向量、所述注意力分数预测所述病理全切片的第一预测概率，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于组织学图像的乳腺癌HER2免疫组化表达预测方法
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