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申请/专利权人：江苏运动健康研究院
摘要：本发明涉及基于人工智能的计算病理学技术领域，特别是涉及一种基于transformer的病理切片多组学数据预测方法，包括以下步骤：S1、获取数据并进行预处理；获取来自石蜡切片或者冰冻切片的数字病理图像，并对图像进行分割以获取前景组织，对分割之后的前景组织进行分块获取图像块；S2、基于transformer进行特征提取；S3、基于transformer进行特征聚合；S4、将S3所获得的embedding输入一层全连接层得到最后的模型输出，即组学数据的预测；S5、计算S4所获得的模型输出与真实的组学数据的损失值。本发明提供较为全面的组学信息预测结果，且预测结果较为准确。
主权项：1.一种基于transformer的病理切片多组学数据预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、获取数据并进行预处理；获取来自石蜡切片或者冰冻切片的数字病理图像，并对图像进行分割以获取前景组织，对分割之后的前景组织进行分块获取图像块；S2、基于transformer进行特征提取；对S1中获取的每一个图像块进行特征提取，每个图像块所提取的特征嵌入embedding经过一层全连接网络层对齐到统一的维度，并且将该embedding保存到本地；S3、基于transformer进行特征聚合；对S2获取的同一张病理切片的所有特征嵌入进行特征聚合；经过S2特征提取之后的embedding经过一层全连接网络以及ReLU层非线性激活，来进行降维并输出；S4、将S3所获得的embedding输入一层全连接层得到最后的模型输出，即组学数据的预测；S5、计算S4所获得的模型输出与真实的组学数据的损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏运动健康研究院 一种基于transformer的病理切片多组学数据预测方法
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