基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，包括：基于数据库获取癌症患者的H&E病理图像；采用CLAM学习方法对H&E病理图像进行组织区域的自动分割，获取若干个肿瘤区域图像块；采用卷积神经网络将每个图像块编码为紧凑的特征向量；构建TPT模块，基于TPT模块对特征向量进行处理，获取每个H&E病理图像中癌肿特征以预测肿瘤组织起源，本发明专利技术利用成本低廉的H&E病理图像有效预测消化道系统肿瘤的起源位置,并使用mRNA表达量数据与提取到的图像特征进行相关性分析以提高模型说服力。本发明专利技术在预测出肿瘤起源位置后可以为患者带来针对性的治疗方案，延长患者生存时间，有效改善患者生存质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及肿瘤溯源，具体而言，涉及一种基于h＆e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法。

技术介绍

1、原发灶不明肿瘤(cancer of unknown primary site，cup)是对一类异质性强的肿瘤的统称，该类肿瘤无法通过常规诊断方法确定原发病灶的位置。在无法确定原发部位情况下，原发灶不明癌的治疗通常是采用综合治疗方案，包括化疗、放疗和手术，化疗和放疗可以对正常细胞造成损伤，导致一系列副作用,这些副作用可能对患者的生活质量产生负面影响。

2、临床病理诊断：肿瘤标志物又称肿瘤标记物，指存在于恶性肿瘤细胞或由恶性肿瘤细胞异常产生的物质，或是宿主对肿瘤的刺激反应而产生的物质，并能反映肿瘤发生、发展，监测肿瘤对治疗反应的一类物质。肿瘤标志物(如癌胚抗原、甲胎蛋白、糖类抗原125、糖类抗原ca15-3、糖类抗原ca19-9、糖类抗原ca72-4、前列腺特异性抗原、鳞状细胞抗原、细胞角蛋白19片段、神经元特异性烯醇化酶等)的升高可以提示原发肿瘤的类型，然而肿瘤标志物阴性，也不能完全排除相关肿瘤，因为多数血液中的肿瘤标志物的敏感度和特异度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，采用CLAM学习方法对所述H&E病理图像进行组织区域的自动分割的过程包括：

3.根据权利要求1所述的基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，采用卷积神经网络将每个图像块编码为紧凑的低维特征向量的过程包括：

4.根据权利要求1所述的基于H&E病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，所述TPT模块包括两个改...

【技术特征摘要】

1.一种基于h&e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于h&e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，采用clam学习方法对所述h&e病理图像进行组织区域的自动分割的过程包括：

3.根据权利要求1所述的基于h&e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，采用卷积神经网络将每个图像块编码为紧凑的低维特征向量的过程包括：

4.根据权利要求1所述的基于h&e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，所述tpt模块包括两个改进的transformer层和一个位置编码层；所述transformer层用于汇聚形态信息，所述位置编码层为金字塔位置编码生成器，用于编码空间信息。

5.根据权利要求1所述的基于h&e病理图像预测消化道系统肿瘤组织起源的方法，其特征在于，基于所述tpt模块对编码的特征向量进行处理之前，当一张病理图像切出的图像块不满足完全平方数时，取前面的图像块自动填充不足。

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：王培珍，洪刚，杨海龙，汪正才，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：