一种用于甲状腺乳头状癌BRAF突变预测方法及系统

本发明公开了一种用于甲状腺乳头状癌BRAF突变预测方法及系统，该方法包括：获取PTC的全幅图像并进行质控、切分、初筛与染色标准化处理，得到候选图像块；对候选图像块进行细胞核分割、分类与二次筛选处理，得到关键图像块；对关键图像块进行细胞通道解耦，并分别提取不同通道的细胞级病理组学手工特征进行聚合处理，得到患者级特征向量；将患者特征向量进行特征选择、拼接融合和交叉验证后构建的最优模型，并进行推理和投票，得到BRAF突变预测结果。通过使用本发明，能够提取不同细胞携带的潜在重要特征信息，进而提高PTC的BRAF突变预测的准确性和可解释性。本发明作为一种用于PTC BRAF突变预测方法及系统，可广泛应用于基因突变预测技术领域。