公开(公告)号：CN118629497A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410444098.3

申请日：2024-04-15

Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院 ,  重庆大学

Inventor： 徐波 ,  李艺 ,  刘晓华 ,  熊晓敏 ,  林博 ,  徐梦珂

IPC: G16B20/50 ,  G06V10/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 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BRCA1/2基因突变的方法，包括：获得标定有兴趣区域的待检测H&E染色乳腺癌H&E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BRCA1/2基因突变。解决了现有测序方法费时、不经济等不足。

公开(公告)号：CN118967598A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410996852.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院

Inventor： 徐波 ,  李艺 ,  刘晓华 ,  林博 ,  熊晓敏 ,  徐梦珂

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明公开了一种基于病理图像的HER2靶向药物疗效预测模型生成方法，包括：获取若干HER2阳性病理图像数据和TCGA数据库中的对应数据构建训练集和测试集；定义训练集在模型输入的数据形式，通过卷积神经网络中每个残差块集合对训练集输入的数据进行特征提取，得到基础图像特征；通过多倍放大特征融合模块和多尺度特征融合模块对基础图像特征进行融合，得到融合图像特征；获取所有分支得到的融合图像特征对初始模型中进行模型训练，当满足测试集训练条件时结束训练生成HER2靶向药物疗效预测模型；其中，训练时采用交叉熵损失函数作为优化目标，计算模型的综合训练损失；本发明有益于提高对HER2阳性乳腺癌疗效反应预测的准确性。