基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能医疗领域，具体涉及一种基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法及系统，该系统包括图像采集模块、图像处理模块和预测信息导出模块；图像采集模块，用于获取数字病理图像；图像处理模块用于生成GIST靶向药物类型选择预测模型；预测信息导出模块用于得到与目标对象数字病理图像对应的靶向药物使用类型预测结果；本发明专利技术能够针对胃肠道间质瘤患者的数字病理图像开展大量带有伪标签图像数据的弱监督特征学习，辅助模型获取更具有泛化能力的病理图像特征，分类出的靶向药物选择粒度更细，不仅能够识别靶向药物是否需要使用，还能获取更加具体的靶向药物类型信息，从而节省医疗资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术具体涉及人工智能医疗领域，具体是一种基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法及系统。

技术介绍

1、胃肠道间质瘤(gastrointestinal stromal tumor，gist)是较为罕见的胃肠道肿瘤，占所有胃肠道恶性肿瘤的0.1%-0.3%，在胃肠道来源于间叶组织的肿瘤中，gist最为常见，约占80%。近年来，gist的发病率在逐年上升，通常发生在中老年人群，男女发病率没有明显差别，男性稍多于女性。gist主要发生部位为胃（60%-70%）和小肠（20%-25%），其次为十二指肠（4%-5%）、结直肠（4%）、食管（1%）等部位。70%-80%的gist患者存在c-kit突变。最常见于第11号外显子，其次是9号外显子，发生在第13、14、17和18号外显子的突变很少见。在无c-kit基因突变的gist中约10%可以检测到pdgfra基因突变，最常见的突变形式是第18号外显子d842v点突变，占所有pdgfra突变类型的90%以上。

2、gist对传统放、化疗不敏感，但酪氨酸酶抑制剂（tki）伊马替尼可达到治疗的目的。根本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取器的生成方法，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，将该数字病理图像切割为若干分块图像的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的GIST靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取网络包括query分支和key分支，其中，query分支由一个编码器和一个投影器组成，编码器和投影器由参数定义；key分支与q...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取器的生成方法，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，将该数字病理图像切割为若干分块图像的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取网络包括query分支和key分支，其中，query分支由一个编码器和一个投影器组成，编码器和投影器由参数定义；key分支与query分支具有相同的结构，key分支由一个编码器和一个投影器组成，编码器和投影器由参数定义，key分支的参数由query分支的参数基于指数移动平均机制更新，指数移动平均机制为：。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴海波，孔雪，王伟，程岚卿，
申请(专利权)人：安徽省立医院中国科学技术大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：