基于深度学习的涎腺腺样囊性癌侵袭性检查方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的涎腺腺样囊性癌侵袭性检查方法及系统，包括：获取涎腺腺样囊性癌的全景切片图像WS I作为初始样本；对初始样本进行预处理，从补丁中选择与肿瘤区域相关的目标补丁块；基于深度学习模型进行侵袭分类和映射，输入编码器进行特征提取，根据目标补丁块信息对是否存在肿瘤的侵犯进行判断并将提取的目标特征映射到输入的目标补丁块上并进行标记；采用交叉验证对模型进行训练，并根据侵袭分类或侵袭映射性能相关的指标对训练好的深度学习模型进行评估，根据评估结果更新并优化深度学习模型，利用深度学习分析病理切片，分割图像中的神经侵犯和血管侵犯，提高对病理切片分析的准确性和处理速度。