【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请总体涉及数字病理学，并且更具体地涉及对全载玻片图像(wsi)的分析。
技术介绍
1、对描绘组织学特征的数字化全载玻片图像(wsi)的分析是用于确定癌症诊断和预后的黄金标准。随着临床级扫描仪变得越来越普遍，使用机器学习技术来改进使用wsi的数字扫描的诊断过程的潜力具有令人振奋的前景。然而，由于数字化wsi的庞大尺寸(例如，100k x 100k像素为典型尺寸)，因此处理wsi可能很困难。由于wsi非常大，因此通常会将它们分解为较小的图像分块或图块以进行分析；然而，所得的输出通常只提供弱载玻片级标签，而不是详细的区域注释。基于机器学习方法的标准自动化分析技术将每个图块视为独立单元，而不在聚合期间相对于wsi中的其他图块对图块的生物学上下文进行建模。这与诊断实践形成对比，在诊断实践中，病理学家在分析wsi时既参考微观(wsi内区域的或局部的)图案，又参考宏观(wsi内全局的)上下文，即wsi的多个区域通常由病理学家选为目的图案，并且作为整体进行评估，以便得出诊断和/或预后结论。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.一种用于根据生物学上下文来分析全载玻片图像(WSI)的计算机实现方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图块是通过将分层采样策略应用于所述图块的多个随机选择的簇来采样的。
3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括通过以下来应用所述分层采样策略：
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述阈值距离是基于所述病理学任务的。
5.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述空间上下文对所述嵌入进行编码包括使用空间编码器以通过注意所述组中的一个或多个附近图块的嵌入来利用空间注意力对所述嵌入进行编码。
...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于根据生物学上下文来分析全载玻片图像(wsi)的计算机实现方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图块是通过将分层采样策略应用于所述图块的多个随机选择的簇来采样的。
3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括通过以下来应用所述分层采样策略：
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述阈值距离是基于所述病理学任务的。
5.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述空间上下文对所述嵌入进行编码包括使用空间编码器以通过注意所述组中的一个或多个附近图块的嵌入来利用空间注意力对所述嵌入进行编码。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一个或多个附近图块被定义为在与所述wsi的特定病理学类型相对应的最大相对距离内的图块。
7.根据权利要求5所述的方法，其中针对所述空间编码器的输入包括：所述对应的图块的位置以及所述附近图块的绝对位置的序列。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述绝对位置被归一化以对应于标准放大级别。
9.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述对应的图块的语义上下文对所述嵌入进行编码包括使用语义编码器以通过注意所述组中的其他图块的嵌入来利用语义注意力对所述嵌入进行编码。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述语义编码器为具有多头注意力层的双向自注意力编码器，并且其中所述语义编码器注意所述组中的所述其他图块的嵌入。
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。