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申请/专利权人：重庆大学附属肿瘤医院;重庆大学
摘要：本发明属于医学辅助诊断领域，特别是涉及一种基于深度学习的用乳腺癌病理图像来预测BRCA12基因突变的方法，包括：获得标定有兴趣区域的待检测HE染色乳腺癌HE病理图像WSI；数据进行预处理，包括，将获得的WSI切分为统一规格大小的图像块并抽取多成为一个实例；将实例送入训练好的特征提取器，得到当前实例Bag的特征图集；将特征图集分别送入训练好的全局注意力模块和局部注意力模块，输出当前实例的全局注意力和局部注意力特征表示；将全局注意力和局部注意力特征表示分别映射为二分类概率预测向量加权相加得到最终的二分类概率预测向量；根据最终的二分类概率向量得预测是否发生BRCA12基因突变。解决了现有测序方法费时、不经济等不足。
主权项：1.一种基于深度学习的利用乳腺癌病理图像预测BRCA12基因突变的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获得标定有兴趣区域的待检测HE染色乳腺癌HE病理图像WSI；S2：数据进行预处理，包括，将获得的WSI切分为统一规格大小的图像块Im；从标定的兴趣区域所覆盖的图块中，抽取多个图像块Im成为一个实例Bag，并对图像块按照预设标准进行颜色归一化统一处理；S3：将实例Bag送入训练好的特征提取器，得到当前实例Bag中每个图块的特征图Fm，组成特征图集；S4：将特征图集分别送入训练好的全局注意力模块和局部注意力模块，输出当前实例的全局注意力和局部注意力特征表示；将全局注意力和局部注意力特征表示分别映射为二分类概率预测向量，并通过权重λ和1-λ加权相加得到最终的二分类概率预测向量；S5：根据最终的二分类概率向量得到预测标签，预测标签对应该病理图像WSI中是否发生BRCA12基因突变。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学附属肿瘤医院 重庆大学 一种基于H&E病理图像预测乳腺癌BRCA基因突变的方法
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