一种基于病理全切片图像的数据增强方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种基于病理全切片图像的数据增强方法、系统和存储介质，所述方法包括：将获取的病理全切片图像WSI分割为多个图像块，并从WSI中提取WSI表示，从各个图像块中提取图像块表示；基于提取出的WSI表示得到预训练的第一条件扩散模型的条件输入，并且将噪声图像输入预训练的第一条件扩散模型，输出得到预测噪声WSI表示和预测噪声组织类型分布；确定预测噪声组织类型分布中含有的组织类型，基于确定的组织类型对应的类别嵌入向量和预测噪声WSI表示得到预训练的第二条件扩散模型的条件输入，并将各个图像块表示分别输入预训练的第二条件扩散模型，输出得到对应的预测噪声图像块表示。本发明专利技术能够在患者的WSI数量不足的情况下提高生存预测准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生存预测任务，尤其涉及一种基于病理全切片图像的数据增强方法和系统。

技术介绍

1、在生存预测任务中，病理全切片图像(whole slide image,wsi)可作为核心数据，其是通过高通量扫描设备生成的数字化组织切片图像，能够全面反映患者的组织和细胞特征。作为病理分析的重要工具，wsi被广泛用于研究组织异质性、细胞形态学和病灶区域等关键特征，为精准医疗和个性化治疗提供了数据支撑。

2、但是，在实际应用中可能存在患者间wsi不均衡的问题，即部分患者的wsi数量较多，部分患者仅有少量wsi可用，这种不均衡性可能是由于取样条件受限(如组织大小与病灶区域分布)或患者个体差异(如疾病进展程度)的影响导致的。在wsi数量较少的患者中，生存预测结果可能不准确，从而对患者的治疗决策产生误导。例如，生存预测模型可能低估肿瘤的侵袭性或错误评估患者的生存风险，从而影响治疗方案的选择和预后判断，最终危及患者健康，而且，这还可能造成医疗资源的分配不公平，使得数据较少的患者无法从先进的深度学习技术中充分受益，进一步加剧医疗服务的不平等。因此，有必要针对ws本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于病理全切片图像的数据增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于提取出的WSI表示得到预训练的第一条件扩散模型的条件输入，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于确定的组织类型的类别嵌入向量和所述预测噪声WSI表示得到预训练的第二条件扩散模型的条件输入，包括：通过哈达玛积合并所述预测噪声WSI表示和确定的组织类型对应的类别嵌入向量，并将得到的合并约束作为预训练的第二条件扩散模型的条件输入。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的第一条件扩散模型是通过以下方式...

【技术特征摘要】

1.一种基于病理全切片图像的数据增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于提取出的wsi表示得到预训练的第一条件扩散模型的条件输入，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于确定的组织类型的类别嵌入向量和所述预测噪声wsi表示得到预训练的第二条件扩散模型的条件输入，包括：通过哈达玛积合并所述预测噪声wsi表示和确定的组织类型对应的类别嵌入向量，并将得到的合并约束作为预训练的第二条件扩散模型的条件输入。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的第一条件扩散模型是通过以下方式训练得到的：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用细胞识别模型对校正wsi对应的图像块进行组织类型的分类，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李朝卓，唐志豪，邱莉榕，张熙，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：