[发明专利]基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法、装置及系统有效
| 申请号： | 202110972195.6 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113643269B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 谢元忠;聂生东;孙榕;李秀娟;孔雪 | 申请（专利权）人： | 泰安市中心医院;上海理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 271099*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于无监督学习的乳腺癌分子分型方法、装置及系统，所述方法包括如下步骤：获得待预测的乳腺DCE‑MRI影像，提取该影像中多种规格的序列影像的感兴趣区域；利用一采用无监督学习训练获得的分子分型预测模型预测获得各种所述序列影像的对应的分子亚型分类概率；采用集成学习融合，获得最终对应的分子亚型分类结果；所述分子分型预测模型进行训练时，通过无监督学习预训练网络和迁移学习微调网络的思想，前一阶段充分利用乳腺良性肿瘤影像构建无标签的源域数据集，增强模型提取特征的能力；后一阶段采用乳腺恶性肿瘤影像构建有标签的目标域数据集对带有预训练权重的模型微调。与现有技术相比，本发明显著提高了乳腺癌分子分型的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 乳腺癌 分子 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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