【技术实现步骤摘要】
本申请涉及预测分析领域，尤其涉及一种基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法及系统。
技术介绍
1、在肺癌的诊断和治疗过程中，准确预测肺癌的表型对于制定个性化治疗方案具有重要意义。传统的肺癌表型预测主要依赖病理医生通过视觉观察和经验判断完成，这种方法存在人为主观性强、耗时费力等问题。随着人工智能技术的快速发展，深度学习等先进算法在肺癌数字病理切片图像的自动识别和分析中展现出广阔应用前景。现有的人工智能技术已经能够实现对肺癌数字病理切片图像的自动识别和分析，包括细胞分割、特征提取和分类等步骤，在一定程度上提高了肺癌表型预测的准确性和效率。
2、然而，现有技术仍然存在诸多不足：首先，高质量的标注数据获取困难，肺癌病理切片图像的标注需要专业的病理医生进行，且标注过程繁琐耗时；其次，现有的基于人工智能的肺癌表型预测模型往往依赖于特定的数据集进行训练，导致模型在应用于不同医院或不同批次的病理切片时，泛化能力受到限制；再次，虽然人工智能模型能够给出预测结果，但往往缺乏足够的解释性，使得医生和患者难以理解和接受预测结果；最后，现有的表型预测...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述通过对肺癌病理切片的数字图像执行自适应预处理操作，生成标准化的预处理图像，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述接收标准化的预处理图像并执行分层递进式组织分割处理，生成肺癌区域标注图像，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述读取肺癌区域标注图像并进...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述通过对肺癌病理切片的数字图像执行自适应预处理操作，生成标准化的预处理图像，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述接收标准化的预处理图像并执行分层递进式组织分割处理，生成肺癌区域标注图像，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的肺癌表型预测辅助分析方法，其特征在于，所述读取肺癌区域标注图像并进行多维特征级联提取运算，输出表型特征集，包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦嘉，
申请(专利权)人：郑州大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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