[发明专利]一种肺腺癌病理分化等级的辅助判定系统及方法

摘要

本发明提供一种肺腺癌病理分化等级的辅助判定系统及方法，涉及深度学习技术领域，包括：图像获取模块，用于获取若干早期肺腺癌患者的数字病理图像；图像标注模块，用于分别对各数字病理图像进行标注得到数字病理标注图像；模型训练模块，用于训练得到肺腺癌组织生长模式识别模型；图像预测模块，用于将待预测数字病理图像输入肺腺癌组织生长模式识别模型得到各病灶区域对应的预测肺腺癌组织生长模式；病理分化模块，用于计算各预测肺腺癌组织生长模式的肿瘤细胞占比，为医生对进行肺腺癌病理分化等级的判定提供辅助参考。有益效果是有效避免肺腺癌病理分化等级的判定过于依赖医生的经验以及诊断一致性差，有效提升医生的工作效率。