【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医疗计算机信息处理，特别涉及一种人工智能胰腺病理辅助诊断系统。
技术介绍
1、在临床医学实践中，组织病理学诊断被公认为是肿瘤诊断的金标准，并能为后续治疗提供必不可少的参考信息，具有非常重要的地位，然而，针对同一类肿瘤，不同的组织区域、不同的病程阶段、不同的环境影响、不同的体质因素等，也会造成病理切片中组织细胞形态的千差万别，病理医师只有积累大量的经验才能对组织切片做出较为准确的判断，不同病理医师诊断经验的不同乃至同一病理医师阅片状态的起伏，都会影响最终诊断的准确度，而且慢性胰腺炎与胰腺癌临床表现与病理切片表现均很相似，极易误诊，影响患者的治疗决策与预后评估。随着肿瘤性疾病在人群中的发病率越来越高，以及组织病理诊断的复杂度越来越高，依托传统方式，已经很难满足广大患者对病理诊断的日益增长的需求，因此，本专利技术提出一种人工智能胰腺病理辅助诊断系统，实现对胰腺病理切片的智能化处理与分析，使得针对任何临床表现情形下的胰腺病理切片都能够进行识别分析，不涉及人为主观分析与判断，提高了胰腺病理辅助诊断数据的准确性，并且能够使得病理医...
【技术保护点】
1.一种人工智能胰腺病理辅助诊断系统，其特征在于，所述系统包括：病理获取模块、数据标注模块、监督学习模块和分析处理模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述病理获取模块包括：采集获取单元、初步判断单元和图像预处理单元；
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据标注模块包括：第一标注单元、第二标注单元和筛选审核单元；
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监督学习模块采用弱监督学习框架针对带标注的胰腺病理切片进行精细化处理，所述弱监督学习框架包括：第一处理单元和第二处理单元；
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能胰腺病理辅助诊断系统，其特征在于，所述系统包括：病理获取模块、数据标注模块、监督学习模块和分析处理模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述病理获取模块包括：采集获取单元、初步判断单元和图像预处理单元；
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据标注模块包括：第一标注单元、第二标注单元和筛选审核单元；
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监督学习模块采用弱监督学习框架针对带标注的胰腺病理切片进行精细化处理，所述弱监督学习框架包括：第一处理单元和第二处理单元；
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第一处理单元采扫描带标注的胰腺病理切片，并采用组合多实例学习的方法针对扫描图像进行训练与标注，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一处理单元在得到图像块级标注之后，将图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王书浩，
申请(专利权)人：北京透彻未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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