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申请/专利权人：武汉大学中南医院
摘要：本发明涉及医疗数据处理与诊断技术领域，本发明提供的一种实现胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构精准诊断的方法。通过预训练的大规模病理模型，结合注意力机制和实例级聚类，实现淋巴结三级结构的准确识别。方法包括确定符合条件的胶质母细胞瘤患者，标注淋巴结三级结构阳性和阴性病例，获取并预处理全视野病理扫描切片，使用预训练模型提取特征向量，并采用基于注意力机制的多实例学习进行模型训练。该方法不仅减少对大量精细标记数据的依赖，降低噪声标签影响，还提高了诊断性能和模型的可解释性与泛化能力。实验显示，该方法在诊断胶质母细胞瘤三级淋巴结构上性能卓越（平均AUC：0.96±0.01），并能实现良好的三级淋巴结构可视化。
主权项：1.一种实现胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构精准识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，定义患者纳入标准，所述纳入标准为经病理确诊的胶质母细胞瘤患者，再对患者进行筛选，确定本发明所涉及的研究对象；S2，收集胶质母细胞瘤患者病理切片，构建胶质母细胞瘤病理切片数据库，并对筛选出的胶质母细胞瘤患者病理切片进行标注，得到胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构阳病例和胶质母细胞瘤患者阴性病例；S3，根据胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构阳性病例以及胶质母细胞瘤患者阴性病例，获取与胶质母细胞瘤患者相应的数字化病理全视野切片扫描图像，得到胶质母细胞瘤患者病理全视野切片扫描图像集合；S4，将胶质母细胞瘤患者病理全视野切片扫描图像集合依据分层抽样的方法分为训练集和验证集；S5，将胶质母细胞瘤患者病理全视野切片扫描图像进行预处理，预处理包括对胶质母细胞瘤患者病理全视野切片扫描图像进行分割、切片，以及染色矫正，得到预处理后的胶质母细胞瘤患者扫描图像数据；S6，使用预训练的UNI模型对预处理后的胶质母细胞瘤患者扫描图像提取特征向量；S7，基于以上特征向量，采用基于注意力机制的多实例学习模型在训练集上进行模型训练；S8，在验证集上验证和评估模型的性能，并将模型部署至云服务器平台，实现淋巴结三级结构在线精准诊断；S9，基于模型训练得到的注意力权重，进而基于注意力权重采用热图可视化三级淋巴结构，供临床医生查看和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学中南医院 一种实现胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构精准诊断的方法
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