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申请/专利权人：复旦大学附属肿瘤医院
摘要：本发明涉及一种基于病理HE染色的子宫内膜癌分子分型的预测方法。获取病理组织样本切片、染色后的数字病理学图像；从获取的数字病理学图像中提取病理组织的形态特征，并裁剪为不重叠的图像块；将获得的图像块进行筛选，采用深度学习的肿瘤检测模型将筛选后保留的图像块进行分类；将图像块输入神经网络中，通过软投票的方式获得肿瘤的四种分型的概率，即得到样本中子宫内膜癌分子分型的预测结果。与现有技术相比，本发明利用图像分析技术，能够高效准确地在更短的时间内完成子宫内膜癌分子分型的预测，并全面提取了组织切片的形态特征，提高了对异质性样本的鲁棒性以及在临床实践中的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于病理HE染色的子宫内膜癌分子分型的预测方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：获取病理组织样本切片、染色后的数字病理学图像；S2：从S1中获取的数字病理学图像中提取病理组织的形态特征，并裁剪为不重叠的图像块；S3：将S2中获得的图像块进行筛选，采用深度学习的肿瘤检测模型将筛选后保留的图像块进行分类；S4：将S3中分类得到的目标图像块输入神经网络中，通过软投票的方式获得肿瘤的四种分型的概率，即得到样本中子宫内膜癌分子分型的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学附属肿瘤医院 一种基于病理HE染色的子宫内膜癌分子分型的预测方法
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