【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分割大模型训练预测，更具体地说，本专利技术涉及一种病理图像大模型的病变预测分析系统及方法。
技术介绍
1、现阶段，病理预测分析资源缺口越来越大，带来了病理分析领域的世纪难题；很多由于无法接触到大量样本，诊断水平具有局限性，亟待通过技术方式来改变整个病理领域现状；传统的病理科已经步入数字化与智能化转型的进程之中；在传统病理科，病理医生用显微镜来观察实体玻片，得到诊断结果；目前越来越多的医院和医疗中心开始将部分或者全部将实体玻片进行数字化，在全数字病理切片上完成病理诊断分析等工作；如何进行恶性肿瘤的大模型识别预测分析，如何自动完成恶性肿瘤的分型和良性病变的识别等问题尚待解决；如何自动识别恶性肿瘤区域同时对恶性肿瘤进行分型预测，与此同时，对于预测为良性的区域，系统如何进行良性病变的识别，如何判断低级别、肠化和炎症的分型，如何确定病变的级别；经过一系列的智能诊断，系统如何输出结构化的辅助诊断结果；在这样的背景下，如何搜集分类获取海量良恶性像素级标注样本、如何训练病理图像编码器、如何获取图像分割病变预测分析诉求指令、如何构建病变预测自注意力解码器，获取病理图像大模型全局架构；如何进行病理图像大模型全局架构优化并进行多类型病变预测分析等问题尚待解决；因此，有必要提出一种病理图像大模型的病变预测分析系统及方法，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本专利技术的
技术实现思路
2、为至少部分地解决上述问题，本专利技术提供了一种病理图像大模型的病变预测分析系统，包括：
3、病理大模型双向编码分系统，搜集分类获取海量良恶性像素级标注样本，基于双向语言表征自编码架构训练病理图像编码器，训练完成获取病理图像大模型核心架构；
4、全文重构病理图像分割指令分系统，通过全文重构自动模板学习，构建病理图像分割指令模块，通过病理图像分割指令模块获取图像分割病变预测分析诉求指令；
5、病变预测全局解码分系统，根据病理图像编码器输出特征与图像分割病变预测分析诉求指令，构建病变预测自注意力解码器，获取病理图像大模型全局架构；
6、架构优化多类型病变预测分系统，通过病变基础数据微调病变预测自注意力解码器，进行病理图像大模型全局架构优化，获取多类型病变预测分析模型，进行多类型病变预测分析。
7、优选的，病理大模型双向编码分系统包括：
8、贡献度设置样本搜集子系统，设置像素级标签成本函数贡献度，搜集良恶性病变像素级标注数据，获取海量良恶性像素级标注样本；
9、标注数据良恶性分类子系统，对海量良恶性像素级标注样本进行整理分类，获取海量良恶性分类像素级标注数据；
10、双向表征架构训练子系统，根据海量良恶性分类像素级标注数据，通过双向语言表征自编码架构训练病理图像编码器，进行特征编码，训练完成获取病理图像大模型核心架构。
11、优选的，全文重构病理图像分割指令分系统包括：
12、全文重构自动指令子系统，通过全文重构自动模板学习，构建病理图像分割指令模块；
13、图像分割预测指令生成子系统，通过病理图像分割指令模块，对病理图像分割进行病变预测分析诉求指令生成，获取图像分割病变预测分析诉求指令。
14、优选的，病变预测全局解码分系统包括：
15、自注意力编码向量序列子系统，根据病理图像编码器输出特征，通过自注意力机制，获取自注意力编码向量序列；自注意力编码向量序列根据自注意力机制调整动态变化；
16、输入序列动态变化子系统，将自注意力编码向量序列输入病变预测自注意力解码器，获取解码器输入序列；通过自注意力机制调整解码器输入序列动态变化，获取动态变化解码器输入序列；
17、病变预测构建解码子系统，根据动态变化解码器输入序列和图像分割病变预测分析诉求指令，引入自注意力机制，构建病变预测自注意力解码器，获取病理图像大模型全局架构。
18、优选的，架构优化多类型病变预测分系统包括：
19、病变预测解码微调优化子系统，通过病变基础数据微调病变预测自注意力解码器，进行病理图像大模型全局架构优化，获取多类型病变预测分析模型；
20、病变基础数据包括：病理图像良恶性标注数据、器官病变分型标注数据、基因突变数据及病变预后数据；通过病理图像良恶性标注数据，微调病变预测自注意力解码器，获取病理图像恶性病变识别预测模型；通过器官病变分型标注数据，微调病变预测自注意力解码器，获取器官病变分型模型；通过基因突变数据，微调病变预测自注意力解码器，获取基因突变预测模型；通过病变预后数据及基因突变数据，微调病变预测自注意力解码器，获取病变预后分析模型；
21、多类型病变预测分析子系统，通过多类型病变预测分析模型，进行多类型病变预测分析；通过多类型病变预测分析模型，进行多类型病变预测分析包括：通过病理图像恶性病变识别预测模型、器官病变分型模型、基因突变预测模型及病变预后分析模型，分别进行器官恶性病变识别预测、器官病变分型、基因突变预测及病变预后分析。
22、本专利技术提供了一种病理图像大模型的病变预测分析方法，包括：
23、s100，搜集分类获取海量良恶性像素级标注样本，基于双向语言表征自编码架构训练病理图像编码器，训练完成获取病理图像大模型核心架构；
24、s200，通过全文重构自动模板学习，构建病理图像分割指令模块，通过病理图像分割指令模块获取图像分割病变预测分析诉求指令；
25、s300，根据病理图像编码器输出特征与图像分割病变预测分析诉求指令，构建病变预测自注意力解码器，获取病理图像大模型全局架构；
26、s400，通过病变基础数据微调病变预测自注意力解码器，进行病理图像大模型全局架构优化，获取多类型病变预测分析模型，进行多类型病变预测分析。
27、优选的，s100包括：
28、s101，设置像素级标签成本函数贡献度，搜集良恶性病变像素级标注数据，获取海量良恶性像素级标注样本；
29、s102，对海量良恶性像素级标注样本进行整理分类，获取海量良恶性分类像素级标注数据；
30、s103，根据海量良恶性分类像素级标注数据，通过双向语言表征自编码架构训练病理图像编码器，进行特征编码，训练完成获取病理图像大模型核心架构。
31、优选的，s200包括：
32、s201，通过全文重构自动模板学习，构建病理图像分割指令模块；
33、s202，通过病理图像分割指令模块，对病理图像分割进行病变预测分析诉求指令生成，获取图像分割病变预测分析诉求指令。
34、优选的，s300包括：
35、s301本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，病理大模型双向编码分系统包括：
3.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，全文重构病理图像分割指令分系统包括：
4.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，病变预测全局解码分系统包括：
5.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，架构优化多类型病变预测分系统包括：
6.一种病理图像大模型的病变预测分析方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种病理图像大模型的病变预测分析方法，其特征在于，S100包括：
8.根据权利要求6所述的一种病理图像大模型的病变预测分析方法，其特征在于，S200包括：
9.根据权利要求6所述的一种病理图像大模型的病变预测分析方法，其特征在于，S300包括：
10.根据权利要求6所述的一种病理图像大模型的病变预测分析方
...【技术特征摘要】
1.一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，病理大模型双向编码分系统包括：
3.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，全文重构病理图像分割指令分系统包括：
4.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，病变预测全局解码分系统包括：
5.根据权利要求1所述的一种病理图像大模型的病变预测分析系统，其特征在于，架构优...
【专利技术属性】
技术研发人员：王书浩，
申请(专利权)人：北京透彻未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。