基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测方法及设备技术

本发明专利技术公开一种基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测方法及设备，包括：收集大量结直肠癌患者的临床信息、病理图像以及其对应的生物标志物的分子诊断结果；将每个病理图像划分为若干图像块；提取每个图像块的影像组学特征和深度学习特征，并将其与对应患者的临床信息的临床特征融合为该患者的融合特征；将所有患者的融合特征划分为训练集和测试集；利用训练集以及收集的分子诊断结果作为标注数据，对多任务的深度学习模型进行训练；以生物标志物阳性样本的召回率超过预设值，以阴性样本的特异性最大为目标，采用测试集对多任务的深度学习模型进行阈值标定；应用训练好的模型。本发明专利技术能够大大减少病理医生的工作量，提高其工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学病理图像处理，具体涉及一种基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测方法及设备。

技术介绍

1、结直肠癌是当今世界上第三大常见癌症，也是世界上第二大致死癌症。精准肿瘤学中，在结直肠癌的诊疗过程需要评估其相关基因生物标志物，如微卫星不稳定性（msi）和braf基因、nras/kras基因突变等。结直肠癌患者的生物标志物识别是提供各种医学指南推荐的治疗的重要步骤。

2、这些生物标志物通常通过聚合酶链反应（pcr）、测序（如braf和kras等）或免疫组化分析来测量。然而，以上诊断分析有几个缺点。

3、第一，价格昂贵：对于低收入和中等收入国家的许多患者来说，由于检测所需的高昂成本和复杂的基础设施，基因生物标志物不能常规获得。

4、第二，检测周期长：即使在拥有全民医疗保健覆盖的高收入国家，基因生物标志物可能常规可用。但由于其检测方法的复杂性，使得结直肠癌的生物标志物评估可能需要几天到数周的时间，也使得治疗方案推迟决定。

5、结直肠癌的诊断依赖于病理学家对组织切片的组织病理学评估。因此，苏木精和伊红染色本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

3.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

4.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述风险预测模型的loss函数如下：

5.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤S7包括：

6.基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测设备，其特征在于，包括：>

7.根据权利...

【技术特征摘要】

1.基于病理图像的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤s2包括：

3.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

4.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述风险预测模型的loss函数如下：

5.根据权利要求1所述的结直肠癌生物标志物状态预测方法，其特征在于，所述步骤s7包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：徐清华，文虎儿，
申请(专利权)人：苏州可帮基因科技有限公司，
类型：发明
国别省市：