对于医疗行业中的影像图像和病理切片进行诊断分类，并得到模型重点关注区域，给出可能分型结果以及生存情况
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SinglePrototype产品系统
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作品详情
行业场景
功能介绍
本系统基于深度学习技术，为医疗影像提供智能化辅助诊断服务。核心功能包括：1. 智能诊断分析——对CT、MRI、病理切片等多模态医疗图像进行自动化判读，精准识别病灶特征并输出诊断结果；2. 病灶区域标注——通过热力图与轮廓勾画相结合的方式，高亮显示异常区域，为医生提供可视化重点关注指引；3. 生存预后预测——结合影像组学特征与临床数据，构建多因素预测模型，评估患者生存概率与风险分层；4. 分子分型分类——依据影像表型特征推断肿瘤分子亚型，辅助制定个体化精准治疗方案。
项目实现
全部由本人完成。主要使用python中的torch和openslide包，模型架构为图注意力网络加随机森林以及Cox模型，数据处理部分使用了降维方法，特征提取部分使用的是CNN架构
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