【技术实现步骤摘要】
一种原发胃癌数字病理切片淋巴结转移风险预测方法
[0001]本专利技术涉及一种原发胃癌数字病理切片淋巴结转移风险预测方法。
技术介绍
[0002]淋巴结转移是肿瘤最常见的转移方式,是指浸润的肿瘤细胞穿过淋巴管壁,脱落后随淋巴液被带到汇流区淋巴结,并且以此为中心生长出同样肿瘤的现象。胃癌是胃肠道恶性肿瘤,是全球范围内一种重要的疾病,是全球第五大常见的恶性肿瘤,同时也是癌症相关死亡的第三大常见原因,大约70%的病例发生在亚洲。目前为止,胃癌切除术伴淋巴结清扫是标准的治疗方法。日本胃肠内镜学会指南指出,随着微创技术的发展,为了避免根治性外科手术造成的不必要创伤以及术后并发症,早期胃癌患者可以选择内镜下切除或者内窥镜粘膜下剥离术等方法。然而,这些微创的手术都是建立在没有发生淋巴结转移的基础之上的。另外,有研究表明,淋巴结转移是胃癌重要的预后因素,无淋巴结转移与有淋巴结转移患者十年生存率存在显著差异。因此,术前精准地预测胃癌淋巴结转移对于帮助胃癌患者选择适合的手术方式和改善预后至关重要。
[0003]近年来,人工智能领域的突破 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种原发胃癌数字病理切片淋巴结转移风险预测方法,其特征在于,首先将胃癌病理切片放大不同倍数并基于迁移学习通过特征提取器分别提取出特征,接着输入弱监督网络后生成WSI级别的特征表示以及晚期融合临床数据包括患者的性别、年龄、肿瘤位置和lauren分类,得到不同放大倍数下预测淋巴结转移风险的结果;最后,利用模型融合集成基于不同尺度的模型结果,从而最终预测该患者是否发生淋巴结转移。2.根据权利要求1所述的一种原发胃癌数字病理切片淋巴结转移风险预测方法,其特征在于,所述将胃癌病理切片放大不同倍数并基于迁移学习通过特征提取器分别提取出特征的具体实现方式为:针对所有的胃癌病理切片,使用组织区域的自动分割以排除背景区域;首先将胃癌病理切片下采样后的图像从RGB格式转为HSV色彩模式,只保留S通道;接着对HSV图像进行中值模糊处理,降低噪声,增强图像结构,利用S通道的阈值分割出前景,即组织区域;最后基于指定的组织的大小阈值对前景进行过滤,消除不必要的小块组织;每一张胃癌病理切片全切图像在分割出的组织区域轮廓内部,分别在10倍、20倍以及40倍的放大倍数下裁剪成不重叠的大小为256
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256像素的图像块;基于迁移学习采用在另一个胃癌数据集上预训练过的resnet101作为特征提取网络,并在网络的第三个剩余块后使用自适应平均空间池化,针对指定放大倍数下提取出的每一张小图分别提取出1024维的特征,组成一个低维的特征集合{Ns
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【专利技术属性】
技术研发人员:童同,郭喆晨,兰俊林,陈刚,王健超,吴志达,
申请(专利权)人:福建省肿瘤医院福建省肿瘤研究所,福建省癌症防治中心,
类型:发明
国别省市:
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