基于转换器的肺癌组织病理全切片EGFR状态预测方法

作者：祝新宇; 史骏; 束童; 唐昆铭; 孙宇; 杨志鹏; 张元; 王垚; 郑利平

来源：2022-04-13, 中国, ZL202210385274.1.

本发明公开了一种基于转换器的肺癌组织病理全切片EGFR状态预测方法,步骤包括：1、获取肺癌组织病理全切片数据集并进行预处理；2、第一阶段,建立并训练能够预测图像块阴阳性的视觉转换器网络模型；3、利用训练好的能够预测图像块阴阳性的视觉转换器网络模型预测数据集中图像块阴阳性类别,筛除阴性图像块,利用阳性图像块生成EGFR突变类型数据集；4、第二阶段,建立并利用生成的EGFR突变类型数据集训练能够预测图像块EGFR突变类型的视觉转换器网络模型；5、利用第一、二阶段训练好的模型完成对全切片EGFR状态的预测。本发明使用两个视觉转换器网络模型构成主干网络,有效降低伪标签的错误率,提高预测的准确度。

• 单位
  合肥工业大学