基于病理图像的HER2靶向药物疗效预测模型生成方法

本发明公开了一种基于病理图像的HER2靶向药物疗效预测模型生成方法，包括：获取若干HER2阳性病理图像数据和TCGA数据库中的对应数据构建训练集和测试集；定义训练集在模型输入的数据形式，通过卷积神经网络中每个残差块集合对训练集输入的数据进行特征提取，得到基础图像特征；通过多倍放大特征融合模块和多尺度特征融合模块对基础图像特征进行融合，得到融合图像特征；获取所有分支得到的融合图像特征对初始模型中进行模型训练，当满足测试集训练条件时结束训练生成HER2靶向药物疗效预测模型；其中，训练时采用交叉熵损失函数作为优化目标，计算模型的综合训练损失；本发明有益于提高对HER2阳性乳腺癌疗效反应预测的准确性。