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申请/专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司

摘要：本发明提供一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取类器官ATP标注数据集；步骤2：根据类器官ATP标注数据集，确定学习单位；步骤3：基于多示例学习的深度网络模型，根据学习单位，确定ATP分析模型；步骤4：获取目标分析影像；步骤5：将目标分析影像输入ATP分析模型，获得分析结果。本发明的一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统，确定类器官ATP标注数据集中的学习单位，引入多示例学习的深度网络模型学习每个学习单位的特征，训练ATP分析模型。ATP分析模型根据输入的目标分析影像，确定分析结果，提高了ATP分析模型的鲁棒性，分析结果的精度更高。

主权项：1.一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法，其特征在于，包括：步骤1：获取类器官ATP标注数据集；步骤2：根据类器官ATP标注数据集，确定学习单位；步骤3：基于多示例学习的深度网络模型，根据学习单位，确定ATP分析模型；步骤4：获取目标分析影像；步骤5：将目标分析影像输入ATP分析模型，获得分析结果；步骤1：获取类器官ATP标注数据集，包括：采集肿瘤类器官图像；基于生物发光法检测肿瘤类器官图像的ATP活性并标记，获得类器官ATP标注数据集；基于生物发光法检测肿瘤类器官图像的ATP活性并标记，获得类器官ATP标注数据集，包括：获取生物发光检测规范；根据生物发光检测规范和肿瘤类器官图像，确定标准行为序列；标准行为序列中包括：多个标准行为流程；获取工作人员基于生物发光法进行检测的检测过程数据；根据检测过程数据，获取检测行为流程；根据检测行为流程的第一行为标签和标准行为流程的第二行为标签，确定匹配特征向量对；确定匹配特征向量对的第一向量夹角；确定匹配特征向量对相应的第一行为标签或第二行为标签，并作为第三行为标签；获取第三行为标签对应的夹角融合权重，根据夹角融合权重和第一向量夹角，确定第二向量夹角；若第二向量夹角的夹角和值小于等于预设的目标阈值，则基于相应检测过程数据的检测结果，获取类器官ATP标注数据集；获取第三行为标签对应的夹角融合权重，包括：获取第四行为标签的历史检测行为；确定历史检测行为的检测记录，解析检测记录，获取检测精度；根据历史检测行为和检测精度的关联关系，量化关联关系的关联程度，获得关联程度值；根据关联程度值和预设的夹角融合权重分配区间，确定预选夹角融合权重；将第三行为标签和第四行为标签进行标签匹配，确定标签匹配符合的第四行为标签对应的预选夹角融合权重作为夹角融合权重；步骤6：根据分析结果和分析目的，将分析结果进行可视化显示；其中，步骤6：根据分析结果和分析目的，将分析结果进行可视化显示，包括：解析分析目的，获取显示类型，显示类型包括：静态显示和动态显示；若显示类型为静态显示，则静态显示分析结果；若显示类型为动态显示，则获取关联影像的关联分析结果；根据关联分析结果和分析结果，预测未来ATP发展趋势；根据未来ATP发展趋势，生成趋势报告；解析趋势报告，获取报告语义；根据分析目的，获取分析对话记录，基于分析对话记录训练分析模型；将报告语义输入分析模型，获取输出的分析语义；根据分析语义和预设的指导策略库，确定实验指导策略；将实验指导策略在趋势报告的趋势结束显示点处预设的空白显示窗口处显示。

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