公开(公告)号：CN118247548A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410293677.2

申请日：2024-03-14

Applicant: 青岛大学附属医院

Inventor： 邢晓明 ,  张珍琦 ,  王继纲 ,  杨家亮 ,  李广起

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06V10/56 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请涉及一种结直肠癌微卫星状态检测模型的训练方法，包括如下步骤：获取第一训练数据集和第二训练数据集；搭建深度学习预测模型，该预测模型用于对图像块进行图像特征提取并预测每个图像块的微卫星状态；采用第一训练数据集对所述预测模型中的参数进行训练，获得初始检测模型；采用迁移学习的方式，将第二训练数据集输入初始检测模型进行学习，获得结直肠癌微卫星状态检测模型。本申请的方案可以实现直接根据数字病理图像对结直肠癌患者微卫星状态进行分类，提高预测精度的同时大量减少人力物力、降低成本；采用目标人群的数据集对预测模型进行针对性调整，提高在目标人群中的检测准确度。