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一种基于人工智能辅助的慢性胃炎相关胃癌风险评分系统 

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申请/专利权人:厦门大学附属中山医院

摘要:本发明公开了一种基于人工智能辅助的慢性胃炎相关胃癌风险评分系统,包括:图像预处理模块,用于对数字病理图像进行前景分割预处理;图像质检模块,用于配置黏膜肌层识别模型,完成对胃黏膜活检深度的自动质检,输出相应质检结果;第一胃炎分类模块,用于配置胃窦及胃角部位胃炎分类模型,分别得到胃窦及胃角部位的组织学分类结果;第二胃炎分类模块,用于配置胃体部位胃炎分类模型,得到胃体部位的组织学分类结果;胃癌风险评分模块,用于依据慢性胃炎分级评估系统OLGA和慢性胃炎肠化分级评估系统OLGIM,根据集成第一胃炎分类模块和第二胃炎分类模块输出的组织学分类结果,得出胃癌风险评分。

主权项:1.一种基于人工智能辅助的慢性胃炎相关胃癌风险评分系统,其特征在于,包括:图像预处理模块,用于对数字病理图像进行前景分割预处理;图像质检模块,用于配置黏膜肌层识别模型,黏膜肌层识别模型基于预训练的ResNet50网络,结合提取的全部1024维特征向量信息,完成对胃黏膜活检深度的自动质检,输出相应质检结果;第一胃炎分类模块,用于配置胃窦及胃角部位胃炎分类模型,胃窦及胃角部位胃炎分类模型以基于注意力的多实例学习框架为基础,并对基于预训练的ResNet50网络提取的特定特征进行识别,分别得到胃窦及胃角部位胃炎相关的炎症程度、活动性、萎缩及肠化的组织学分类结果;第二胃炎分类模块,用于配置胃体部位胃炎分类模型,胃体部位胃炎分类模型以基于注意力的多实例学习框架为基础,并对基于预训练的ResNet50网络提取的特定特征进行识别,得到胃体部位胃炎相关的炎症程度、活动性、萎缩及肠化的组织学分类结果;胃癌风险评分模块,用于依据慢性胃炎分级评估系统OLGA和慢性胃炎肠化分级评估系统OLGIM,根据集成第一胃炎分类模块和第二胃炎分类模块输出的组织学分类结果,得出胃癌风险评分。

全文数据:

权利要求:

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