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申请/专利权人：中国医学科学院肿瘤医院;北京透彻未来科技有限公司
摘要：本发明提供了基于弱监督学习的卵巢癌同源重组缺陷分析系统包括：用于将病理切片图像切割为若干个规定规格的图像子块并进行特征增强生成增强图像子块，调取训练方式分别对每一增强图像子块的图像特征，医师只需要提供相关性提示的弱监督信号，模型即可进行训练，得到病理切片图像的全局信息和若干个局部信息，分别对每一局部信息进行HRD评分，分析所述病理切片图像中包含的若干种图像特征，结合全局信息来构建HRD分布热图，获取并分析病理医生在病变缺陷分布热图中添加的医用标记，生成病理切片图像对应患者的缺陷分析报表并进行显示，使医学专业人员能够更直观地解释结果，从而提高诊断的可靠性和临床决策的精确度。
主权项：1.基于弱监督学习的卵巢癌同源重组缺陷分析系统，其特征在于，包括：切片增强模块，用于将病理切片图像切割为若干个规定规格的图像子块，分别对每一所述图像子块进行特征增强，生成增强图像子块；特征训练模块，用于分别获取每一所述增强图像子块对应的WSI特征，调取训练方式分别对每一所述WSI特征进行训练，得到所述病理切片图像的全局信息和若干个局部信息；缺陷分析模块，用于分别对每一所述局部信息进行HRD评分，根据评分结果分析所述病理切片图像中包含的若干种病变因素，结合所述全局信息建立病变缺陷分布热图；标记处理模块，用于获取病理医生在所述病变缺陷分布热图中添加的医用标记，分别获取每一所述医用标记对应的语义信息，生成所述病理切片图像对应患者的缺陷分析报表并进行显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院肿瘤医院 北京透彻未来科技有限公司 基于弱监督学习的卵巢癌同源重组缺陷分析系统
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