基于深度学习的病理免疫组化开单智能决策方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的病理免疫组化开单智能决策方法及系统，实施本发明，首先采用多种网络架构对HE切片进行统一特征提取，并依据交叉验证AUC指标，筛选出目标模型池性能和最优的特征模型池；随后，利用目标模型池计算样本其输出概率的稳定性、该输出概率与真实标签的差异度，自动评估易错/稳定标签；利用特征模型池对训练样本的输出概率计算稳定性与形态学两类组学特征。最后，结合样本的易错/稳定标签与上述组学特征，针对第二阶段神经网络进行训练，生成能够对任意HE切片输出“是否建议IHC”判断的高精度模型。通过本发明显著提升了IHC开单决策的准确性、可靠性，还能够实现对“建议IHC”判断的分级管理，提高模型的适用性与实用性。