[发明专利]基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统

权利要求书

1.一种基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统，其特征在于，包括：

扫描模块，用于收集目标标本，并对目标标本进行数字切片扫描，获得数字病理切片，并确定数字病理切片的HER-2基因状态；

分层模块，用于基于数字病理的HER-2基因状态对数字病理切片进行随机分层，获得第一层切片集与第二层切片集；

模型训练校验模块，用于对第一层切片集进行学习，构建目标预测模型，同时，基于第二层切片集对目标预测模型进行双阈值校验，获得校验结果；

预测模块，用于当校验结果合格时，基于目标预测模型对待测数字病理切片进行预测，输出待测数字病理切片的目标HER-2基因状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统，其特征在于，扫描模块，包括：

标本收集单元，用于在预设资料库中采集目标标本；

扫描单元，用于对目标标本做目标处理，并将处理后的目标标本基于数字切片扫描仪器进行数字切片扫描，获得数字病理切片；

基因状态获取单元，用于基于目标标准对处理后的目标标本进行HER-2的基因状态进行评估，确定数字病理切片的HER-2基因状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统，其特征在于，状态获取单元，包括：

HER-2基因状态包括：0、1+、2+、3+；

其中，当HER-2基因状态为0和1+时，则目标标本的病理表达为阴性，当HER-2基因状态为3+时，则目标标本的细胞病理表达为阳性，当HER-2基因状态为2+时，则基于预设检测方式进一步验证HER-2的基因扩增状态。

4.根据权利要求1所述的一种基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统，其特征在于，分层模块，包括：

状态读取单元，用于读取数字病理切片的HER-2基因状态，确定目标标本的病理表达，其中，目标标本的病理表达包括：阳性、阴性；

标签添加单元，用于当目标标本的病理表达为阳性时，则将目标标本对应的数字病理切片添加第一标签，同时，当目标标本的病理表达为阴性时，则将目标标本对应数字病理切片添加第二标签；

分层单元，用于基于标签添加结果对数字病理切片进行随机分层，获得第一层切片集以及第二层切片集。

5.根据权利要求1所述的一种基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统，其特征在于，分层模块，包括：

预处理单元，用于在获取第一层切片集以及第二层切片集之后，对第一层切片集以及第二层切片集进行预处理；

其中，预处理单元，包括：

过滤子单元，用于基于预设算法对第一层切片集与第二层切片集对应的背景信息进行第一过滤；

所述过滤子单元，还用于基于预设装置对背景信息过滤后的第一层切片集与第二层切片集的无关组织进行第二过滤，确定第一层切片集与第二层切片集的有效组织，并基于有效组织确定目标第一层切片集与目标第二层切片集；

图像处理子单元，用于基于预设步长对目标第一层切片集与目标第二层切片集进行图像分割，并基于分割结果完成对第一层切片集与第二层切片集的预处理。