对病理样本提供判断结果的人工神经网络的学习方法及执行其的计算系统技术方案

本发明专利技术涉及如下的方法及执行其的计算系统，即，从用混合各种类型染色剂的混合染色剂染色的病理切片中仅提取用特定染色剂染色的部分来学习人工神经网络，从而可以对通过各种染色技法染色的病理图像执行判断。根据本发明专利技术的一实施方式，提供一种发明专利技术，神经网络学习系统生成包含M个单个学习数据(其中，M为2以上的自然数)的学习数据集来进行学习。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及对病理样本提供判断结果的人工神经网络的学习方法及执行其的计算系统。更详细地，涉及从用混合各种类型的染色剂的混合染色剂染色的病理切片中仅提取用特定染色剂染色的部分来学习人工神经网络，从而可以对通过各种染色技法来染色的病理图像执行判断的方法及执行其的计算系统。

技术介绍

1、随着现代人平均寿命的增加，癌症等重症疾病的发病率也呈增加的趋势，为了预测被诊断为癌症的患者预后或决定治疗方法，确认特定生物标志物的表达与否或分析肿瘤微环境(tumor microenvironment；以下称作tme)的状态等病理诊断方法正在高度发展。

2、苏木精(hematoxylin)-曙红(eosin)染色(以下称作h&e染色)方法为苏木精和曙红分别将细胞核部分和基质(stroma)区域染成紫色和粉红色的方法，是病理专家通过光学显微镜掌握样本细胞和组织形态特征的最基本的病理诊断方法。

3、免疫组织化学(immunohistochemistry；以下称作ihc)染色方法为常用的测定组织内特定蛋白质等生物标志物表达水平的方法，基于抗原-抗体结本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人工神经网络学习方法，用于学习人工神经网络，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，上述提取对象染色剂为苏木精染色剂。

3.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，上述第一原始病理图像至上述第M原始病理图像中的一部分和上述第一原始病理图像至上述第M原始病理图像中的另一部分为用不同的混合染色剂染色的病理图像。

4.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，

6.一种方法，通过经根据权利要求1所述的人工神经网...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种人工神经网络学习方法，用于学习人工神经网络，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，上述提取对象染色剂为苏木精染色剂。

3.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，上述第一原始病理图像至上述第m原始病理图像中的一部分和上述第一原始病理图像至上述第m原始病理图像中的另一部分为用不同的混合染色剂染色的病理图像。

4.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法，其特征在于，

6.一种方法，通过经根据权利要求1所述的人工神经网络学习方法学习的人工神经网络来提供对于规定的判断对象病理样本的判断结果，其特征在于，包括如下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种方法，其特征在于，上述判断对象图像和上述第一原始病理图像至上述第m原始病理图像中的一部分中的至少一部分为用不同的混合染色剂染色的病理图像。

8.一种计算机程序，其特征在于，记录在设置于数据处理装置并用于执行根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭兑荣，张鏸允，曹浚宁，金善禹，
申请(专利权)人：第一百欧有限公司，
类型：发明
国别省市：