一种基于自适应树框架的肺腺癌病理图像辅助诊断系统及方法

一种基于自适应树框架的肺腺癌病理图像辅助诊断系统及方法，包括：采用病理基础模型预训练的ViT编码器，对全玻片图像组织区域分类，输出符合肺腺癌分类标准的组织学亚型结果；计算贴壁型区域比例，腺泡型区域比例及高级别成分区域等关键病理特征统计比例；通过两层XGBoost决策树，结合WHO肺腺癌诊断阈值与IASLC分化分级标准，完成AIS/MIA/IA分型及IA分化分级；依托病理专家电子审核反馈，结合贝叶斯优化微调阈值，校准模型与临床标准一致性；与医院PACS系统交互调取患者病理数据，生成含治疗建议的结构化报告并传输至EHR，实现医疗闭环。系统通过协议端口集成医院病理信息系统，服务临床诊疗决策，专门处置肺腺癌病理医疗数据，为肺腺癌诊断提供精准可靠工具。