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申请/专利权人：安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)

申请日：2024-12-05

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119339784A

专利技术分类：.利用结构数据进行药物靶向;对接或绑定预测[2019.01]

专利摘要：本发明提供一种基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法及系统，所述方法包括：获取目标对象的组织病理切片的数字病理图像，将所述数字病理图像输入GIST靶向药物类型选择预测模型，得到与所述数字病理图像对应的靶向药物类型预测结果，其中，所述GIST靶向药物类型选择预测模型的生成方法包括：获取用于模型训练的组织病理切片的数字病理图像，将所述数字病理图像切割为若干分块图像和获取对应的位置信息，将所述分块图像关联伪标签后输入特征提取网络，并利用弱监督特征学习训练特征提取网络，以得到特征提取器，所述特征提取器提取所有分块图像的特征；将所述特征和所述位置信息输入神经网络模型中进行训练，得到GIST靶向药物类型选择预测模型。

专利权项：1.一种基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的组织病理切片的数字病理图像，将所述数字病理图像输入GIST靶向药物类型选择预测模型，得到与所述数字病理图像对应的靶向药物类型预测结果，其中，所述GIST靶向药物类型选择预测模型的生成方法包括：获取用于模型训练的组织病理切片的数字病理图像，将所述数字病理图像切割为若干分块图像和获取对应的位置信息，将所述分块图像关联伪标签后输入特征提取网络，并利用弱监督特征学习训练特征提取网络，以得到特征提取器，所述特征提取器提取所有分块图像的特征；将所述特征和所述位置信息输入神经网络模型中进行训练，得到GIST靶向药物类型选择预测模型；其中，将所述特征和所述位置信息输入神经网络模型中进行训练，得到GIST靶向药物类型选择预测模型，包括：利用选择性状态空间模块对所述特征进行处理，以实现特征间的信息交互，并利用基于注意力模块的聚合模块进行特征聚合，以得到描述整张数字病理图像的第一全局特征；在训练阶段，通过注意力模块计算所有的分块图像特征的注意力分数，根据所述注意力分数，选取最高的多个注意力分数对应的分块图像视为高响应分块图像；将所述高响应分块图像的位置信息输入动态局部区域生成器，以得到非固定形状的特征区域，利用所述选择性状态空间模块对所述特征区域进行处理，以得到数字病理图像的第二全局特征；分别计算所述第一全局特征与所述第二全局特征的一致性，以得到散度损失，所述散度损失与交叉熵损失函数用于一起通过反向传播优化整个网络，通过循环迭代训练得到最终的GIST靶向药物类型选择预测模型。

百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法及系统