【摘 要】
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在医学领域,肺癌是全球发病率最高、死亡人数最多的恶性肿瘤。现有多项研究发现,肿瘤突变负荷（Tumor Mutation Burden,TMB）与非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer,NSCLC）的免疫治疗疗效呈正相关,这为肿瘤治疗提供了潜在的治疗靶点。基因测序是医学界常用的肿瘤突变负荷检测方法,但对于一个样本数据,该方法通常需要四周甚至更长的计算时间,而利用本文训练的
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在医学领域,肺癌是全球发病率最高、死亡人数最多的恶性肿瘤。现有多项研究发现,肿瘤突变负荷（Tumor Mutation Burden,TMB）与非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer,NSCLC）的免疫治疗疗效呈正相关,这为肿瘤治疗提供了潜在的治疗靶点。基因测序是医学界常用的肿瘤突变负荷检测方法,但对于一个样本数据,该方法通常需要四周甚至更长的计算时间,而利用本文训练的模型预测仅需几十分钟即可完成。本文提出了一种融合注意力机制的Inception-V3深度神经网络模型（Combine Attention and Inception-block Module,CAIM）,旨在替代传统基因测序方法对肿瘤突变负荷进行预测。首先,对于病理切片图像像素较大网络模型无法直接读取的问题,提出了先将数据切分成小切片分批输入网络模型的策略;然后,构建了CAIM网络模型,网络模型主要包含包括卷积层、池化层、融合注意力模块、全连接层,通过卷积层对数据特征进行提取,池化层降低数据维度,注意力模块加强网络模型学习,交叉熵损失函数求解模型损失;最后,通过softmax函数预测输入的小切片所属类别概率值,对属于同一张病理切片的小切片概率值求平均做为整张病理切片的预测概率值。通过对TCGA数据库中获取到的肺腺癌病理组织切片进行验证,并与目前先进的图像分类算法对比,实验结果表明本文方法能够有效学习病理组织切片特征,进行精准预测,在病理组织图像预测方面,达到了较高的准确性,并通过对肿瘤细胞的非整倍性（Aneuploidy,PL）进行预测,验证了模型的鲁棒性。本文提出的基于深度学习技术的肿瘤突变负荷预测方法,为传统基因测序方法找到了新的技术突破口。该论文有图28幅,表12个,参考文献76篇。
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