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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本申请涉及一种组织状态分析系统。所述组织状态分析系统包括图像分割模块，用于对预设区域内第一切片图像与第二切片图像进行图像分割，分别得到多个第一小块图像和多个第二小块图像；特征提取模块，用于分别对多个所述第一小块图像进行图像特征提取，得到图像特征；分别对多个所述第二小块图像进行结构特征提取，得到结构特征；超图构建模块，用于分别基于所述图像特征和所述结构特征，得到第一超图和第二超图；特征融合模块，用于对所述第一超图和所述第二超图进行多尺度融合，得到多尺度融合特征；结果预测模块，用于基于所述多尺度融合特征，得到组织状态分析结果。采用本方法能够提高辅助预测准确率。

主权项：1.一种组织状态分析系统，其特征在于，所述组织状态分析系统包括：图像分割模块，用于对预设区域内第一切片图像与第二切片图像进行图像分割，分别得到多个第一小块图像和多个第二小块图像；特征提取模块，用于分别对多个所述第一小块图像进行图像特征提取，得到图像特征；分别对多个所述第二小块图像进行结构特征提取，得到结构特征；超图构建模块，用于分别基于所述图像特征和所述结构特征，得到第一超图和第二超图；特征融合模块，用于对所述第一超图和所述第二超图进行多尺度融合，得到多尺度融合特征；所述特征融合模块包括超图卷积层、拼接层、自注意力模块、超图学习网络和融合层，其中：所述超图卷积层，用于对所述第一超图中的节点进行信息传递，得到更新节点后的第一初始特征；对所述第二超图中的节点进行信息传递，得到更新节点后的第二初始特征；所述拼接层，用于对所述第一初始特征和所述第二初始特征中的节点进行拼接，得到拼接特征；所述自注意力模块，用于基于所述拼接特征中节点之间的依赖关系，对所述拼接特征中多个节点的权重进行更新，得到自注意力调整特征；所述超图学习网络，用于对所述自注意力调整特征进行节点更新，得到节点更新特征；所述融合层，用于对所述节点更新特征进行节点融合，得到多尺度融合特征；所述超图学习网络包括多个过程卷积模块，其中：所述过程卷积模块包括第一预设数量个下采样层和第二预设数量个超图卷积块，所述过程卷积模块用于对所述拼接特征进行节点更新，得到节点更新特征；所述超图卷积块包括聚类算法层、超图卷积层和卷积层；所述聚类算法层，用于基于聚类算法对所述自注意力调整特征进行超边构造；所述超图卷积层，用于对所述自注意力调整特征中的节点进行信息传递；所述卷积层，用于对所述自注意力调整特征中的节点进行卷积；结果预测模块，用于基于所述多尺度融合特征，得到组织状态分析结果。

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权利要求：

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