公开(公告)号：CN118471463A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410316988.6

申请日：2024-03-20

Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院

Inventor： 郭勤浩 ,  温灏 ,  李海明 ,  王向学 ,  吴小华 ,  居杏珠 ,  冯征 ,  崔昊宇 ,  钟燕平

IPC: G16H50/20 ,  G16H70/60 ,  G06V10/764 ,  G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00

Abstract: 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。