基于深度学习的肺部全扫描图像EGFR突变预测方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010692811.8
IPC分类号：G06K9/62;G16H50/20;G16H50/70
申请日期：
2020-07-17
申请人：
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

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的肺部全扫描图像EGFR突变预测方法和系统
申请号	CN202010692811.8	申请日期	2020-07-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-23	公开/公告号	CN111814893A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;1;6;H;5;0;/;7;0查看分类表>
申请人	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	申请人地址	北京市通州区北关大街9号院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	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	当前权利人	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
发明人	车南颖;赵丹;刘灿城;王书浩
代理机构	北京冠和权律师事务所	代理人	安琪

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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