摘要
本发明公开一种子宫内膜癌病理图像分子亚类识别（identifying endometrial cancer molecular subtypes,IECMS）方法，方法为：构建病理数据集并进行数据预处理，根据标记文件提取子宫内膜癌的感兴趣区域并分割为若干实例，并对所有实例应用Vahadane颜色归一化技术，确保不同实例间颜色的一致性；使用VMamba特征提取模型提取每个实例的特征；将感兴趣区域ROI中的实例特组合成包级特征；将包级特征通过动态掩码策略DMS模块转换为二维掩码后的实例特征；通过上下文实例学习模块CILM学习实例间的相关性得到融合多种上下文信息的特征，再将融合多种上下文信息的特征由二维实例特征转换为一维特征，以获取包级镶嵌特征；使用多层感知器对包级镶嵌特征进行分类，输出预测结果。本发明对上下文信息有更好、更全面的理解。
