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公开(公告)号:CN118135269A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202311599020.0
申请日:2023-11-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种构建肿瘤分类模型的方法和装置,方法包括:获取训练数据集,训练数据集包括多个癌症患者的肿瘤组织病理图像、目标变异数据和目标临床数据;将各癌症患者的肿瘤组织病理图像分割成若干个图块,利用图块提取特征以获得各癌症患者的肿瘤组织图像特征;对各癌症患者的肿瘤组织图像特征、目标变异数据以及目标临床数据进行自注意力解析和特征融合以获得各癌症患者的融合特征;基于各癌症患者的融合特征训练机器学习模型得到肿瘤分类模型。本申请通过整合变异数据、临床数据和病理图像数据构建肿瘤分类模型,实现泛癌种肿瘤的分类,适用于原发灶不明或者多原发癌种,大大提升了预测的性能。
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公开(公告)号:CN115359040B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202211172570.X
申请日:2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括:获取关于待测对象的组织样本的样本图像;提取样本图像中的多个目标区域,以便生成与目标区域相关联的多个图像区块,将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接,以便生成多个拼接图像;经由预测模型,提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征,以便生成多个图像特征数据;以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算,以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据,以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号:CN115359040A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211172570.X
申请日:2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括:获取关于待测对象的组织样本的样本图像;提取样本图像中的多个目标区域,以便生成与目标区域相关联的多个图像区块,将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接,以便生成多个拼接图像;经由预测模型,提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征,以便生成多个图像特征数据;以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算,以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据,以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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