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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明提供了一种通过对比学习和双层注意力对经过NAC的乳腺癌病人预测是否达到pCR的方法。该方法首先结合阈值分割算法对全视野数字切片WSI进行预处理，提取图像patch；采用对比学习方法对特征提取网络进行自监督预训练，然后使用特征提取网络对patch进行特征提取,接着构建双层注意力多示例学习架构，在第一层中引入基于指数运算的注意力机制生成伪包特征，在第二层使用ABMIL对伪包特征进行分类得到经过NAC的乳腺癌病人是否达到pCRpathologicalCompleteResponse的预测结果。本发明提高了乳腺癌NAC后pCR预测的准确性和可靠性，为医生提供更全面且准确的诊断辅助工具。
主权项：1.一种通过对比学习和双层注意力对经过NAC的乳腺癌病人预测是否达到pCR的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:收集经过乳腺癌NAC病人的全视野数字切片WSI；S2:对WSI进行预处理，生成多个小patch；S3:使用对比学习方法优化特征提取网络；S4:提取每个patch的特征；S5：将提取的数字小patch的特征输入到双层多示例学习框架的第一层进行训练，使用基于指数运算的注意力机制进行伪包特征提取；S6：将第一层提取的伪包特征输入到第二层的注意力多示例学习模型模型中训练进行最终分类并推断病人是否达到pCR。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 一种通过对比学习和双层注意力对经过NAC的乳腺癌病人预测是否达到pCR的方法
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