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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属第九人民医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的涎腺腺样囊性癌侵袭性检查方法及系统，包括：获取涎腺腺样囊性癌的全景切片图像WSI作为初始样本；对初始样本进行预处理，从补丁中选择与肿瘤区域相关的目标补丁块；基于深度学习模型进行侵袭分类和映射，输入编码器进行特征提取，根据目标补丁块信息对是否存在肿瘤的侵犯进行判断并将提取的目标特征映射到输入的目标补丁块上并进行标记；采用交叉验证对模型进行训练，并根据侵袭分类或侵袭映射性能相关的指标对训练好的深度学习模型进行评估，根据评估结果更新并优化深度学习模型，利用深度学习分析病理切片，分割图像中的神经侵犯和血管侵犯，提高对病理切片分析的准确性和处理速度。
主权项：1.一种基于深度学习的涎腺腺样囊性癌侵袭性检查方法，其特征在于，包括：获取涎腺腺样囊性癌的全景切片图像WSI作为初始样本；基于预设的切块补丁学习机制对所述初始样本进行预处理，基于Reinhard算法对所述全景切片图像WSI进行颜色均一化操作，并将颜色均一化后的全景切片图像WSI分割成多个补丁，从补丁中选择与肿瘤区域相关的目标补丁块，将经过预处理后的样本汇总形成应用于模型的数据库；将所述目标补丁块作为输入，基于深度学习模型进行侵袭分类和映射，输入编码器进行特征提取，根据目标补丁块信息对是否存在肿瘤的侵犯进行判断并将提取的目标特征映射到输入的目标补丁块上并进行标记；获取数据库中的样本数据集并划分为训练集和测试集，将训练集输入深度学习的模型，采用交叉验证对模型进行训练，并根据侵袭分类或侵袭映射性能相关的指标对训练好的深度学习模型进行评估，根据评估结果更新并优化深度学习模型，使得优化后的深度学习模型能够根据识别的组织病理学特征检测到肿瘤细胞对神经和血管的侵袭区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属第九人民医院 基于深度学习的涎腺腺样囊性癌侵袭性检查方法及系统
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