一种乳腺癌新辅助化疗疗效预测方法及系统

本申请公开了一种乳腺癌新辅助化疗疗效预测方法及系统，涉及医学图像处理、分析技术，包括：对患者的样本HE病理图像进行Macenko染色归一化；对归一化后的样本HE病理图像，利用HEST方法提取组织区域；将提取的组织区域输入Prov‑GigaPath网络，在设定的参数下提取指定维度的特征向量，以及，对提取的特征向量进行降维；将降维后的特征向量输入ABMIL模型，并进行训练；对患者的HE病理图像，基于训练的ABMIL模型进行预测，以及，利用训练的ABMIL模型的注意力分数可视化预测结果。本申请的方法能够自动挖掘HE图像中细胞形态、组织结构等多层次复杂特征，大幅提高预测的准确性和可靠性。