[发明专利]基于深度学习的肺部全扫描图像EGFR突变预测方法和系统在审
| 申请号： | 202010692811.8 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111814893A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 车南颖;赵丹;刘灿城;王书浩 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京胸科医院;北京市结核病胸部肿瘤研究所;透彻影像（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 安琪 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于深度学习的肺部全扫描图像EGFR突变预测方法和系统，所述方法包括：通过数据病理扫描仪获取全扫描病理图像；将所述全扫描病理图像输入值癌区分析模型，通过所述癌区分析模型获取所述全扫描病理图像对应的像素级的癌变区域；在所述癌变区域内筛选出含有癌症的图像块，并根据所述全扫描病理图像的EGFR突变情况，将所述图像块全部设置为阳性或者阴性；将所述全部设置为阳性或者阴性的图像块输入值分类模型中，以有监督的方式进行二分类模型训练，通过二分类模型训练过程将所述图像块分类为EGFR突变阳性或者阴性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 肺部 扫描 图像 egfr 突变 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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