1.一种在组织学图像或组织学图像集合中识别肿瘤的方法，所述方法包括：
从存储在数据存储库中的记录接收组织学图像或组织学图像集合；
从所述组织学图像或组织学图像集合提取图像块，所述图像块是所述组织学图像或组织学图像集合的大小由宽度和高度中的像素数限定的区域部分；
提供具有一组权重和多个通道的卷积神经网络，每个通道对应于待识别的多个组织类别中的一个，其中所述组织类别中的至少一个代表非肿瘤组织，并且所述组织类别中的至少一个代表肿瘤组织；
将每个图像块作为输入图像块输入到所述卷积神经网络中；
执行多级卷积以生成尺寸不断减小直到并包括最小尺寸的最终卷积层的卷积层，随后进行多级转置卷积以通过生成尺寸不断增大的反卷积层使所述卷积反转，直到层恢复到大小与所述输入图像块相匹配为止，所述恢复层中的每个像素包含属于所述组织类别中的每一个的概率；以及
基于所述概率将组织类别分配给所述恢复层中的每个像素，以获得输出图像块。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
将所述输出图像块组装成所述组织学图像或组织学图像集合的概率图。
3.如权利要求2所述的方法，其还包括：
将所述概率图存储到所述数据存储库中的所述记录中，使得所述概率图链接到所述组织学图像或组织学图像集合。
4.如权利要求2所述的方法，其还包括：
在显示器上显示所述组织学图像或组织学图像集合以及所述概率图。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：
为所述卷积神经网络提供至少一个跳跃连接，所述跳跃连接中的每一个从所述卷积层中具有比所述最终卷积层更大尺寸的至少一个卷积层获得中间结果，并且根据需要使这些结果经受尽可能多的转置卷积，以获得在大小上与所述输入图像块相匹配的至少一个另外的恢复层，其中所经受的转置卷积可为零个、一个或多于一个；以及
在向每个像素分配组织类别的所述步骤之前，进一步处理所述恢复层以将所述恢复层与所述至少一个另外的恢复层组合，以便重新计算所述概率以将所述至少一个跳跃连接考虑在内。
6.如权利要求1所述的方法，其中使用softmax运算生成所述概率。
7.如权利要求1所述的方法，执行所述方法以进行预测，其中所述卷积神经网络已经在先前的训练期间分配了其权重值。
8.如权利要求1所述的方法，执行所述方法以进行训练，其中所述记录包括将所述组织学图像或组织学图像集合中的每个像素分配给所述组织类别中的一个的地面真值数据，权利要求1所述的方法被迭代地执行，其中每个迭代涉及基于所述地面真值数据与所述输出图像块的比较来调节用于所述卷积神经网络的其权重值。
9.如权利要求8所述的方法，其中在训练期间调节所述权重是通过梯度下降法执行的。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述组织类别包括针对肿瘤组织的至少两个类别。
11.如权利要求1所述的方法，其中对于非肿瘤组织存在一种组织类别，并且对于肿瘤组织存在两种组织类别，即针对浸润性肿瘤的第一类别，以及针对原位肿瘤的第二类别。
12.如权利要求1所述的方法，其中所述组织学图像或组织学图像集合是从组织区域的不同地染色的相邻切片获得的一组组织学图像。
13.如权利要求2所述的方法，其还包括：
根据所述概率图定义所述组织学图像中对应于肿瘤的区域；
根据评分算法对每个肿瘤进行评分，以为每个肿瘤分配分数；并且
将所述分数存储在所述数据存储库中的所述记录中。
14.如权利要求2所述的方法，其还包括：
在所述显示器上显示所述组织学图像或组织学图像集合以及所述概率图和所述分数。
15.一种用于在组织学图像或组织学图像集合中识别肿瘤的计算机程序产品，所述计算机程序产品承载用于执行权利要求1所述的方法的机器可读指令。
16.一种用于在组织学图像或组织学图像集合中识别肿瘤的计算机设备，所述设备包括：
输入，所述输入可操作以从存储在数据存储库中的记录接收组织学图像或组织学图像集合；
预处理模块，所述预处理模块被配置为从所述组织学图像或组织学图像集合提取图像块，所述图像块是所述组织学图像或组织学图像集合的大小由宽度和高度中的像素数限定的区域部分；以及
卷积神经网络，所述卷积神经网络具有一组权重和多个通道，每个通道对应于待识别的多个组织类别中的一个，其中所述组织类别中的至少一个代表非肿瘤组织，并且所述组织类别中的至少一个代表肿瘤组织，所述卷积神经网络可操作以：
a)作为输入将每个图像块接收为输入图像块；
b)执行多级卷积以生成尺寸不断减小直到并包括最小尺寸的最终卷积层的卷积层，随后进行多级转置卷积以通过生成尺寸不断增大的反卷积层使所述卷积反转，直到层恢复到大小与所述输入图像块相匹配为止，所述恢复层中的每个像素包含属于所述组织类别中的每一个的概率；以及
c)基于所述概率将组织类别分配给所述恢复层中的每个像素，以获得输出图像块。
17.如权利要求16所述的设备，其还包括：
后处理模块，所述后处理模块被配置为将所述输出图像块组装成所述组织学图像或组织学图像集合的概率图；以及
18.如权利要求17所述的设备，其还包括：
输出，所述输出可操作以将所述概率图存储到所述数据存储库中的所述记录中，使得所述概率图链接到所述组织学图像或组织学图像集合。
19.如权利要求17所述的设备，其还包括：
显示器；以及
显示器输出，所述显示器输出可操作以将所述组织学图像或组织学图像集合和所述概率图传输到所述显示器，使得所述组织学图像与所述概率图一起显示。
20.如权利要求16所述的设备，
其中所述卷积神经网络具有至少一个跳跃连接，所述跳跃连接中的每一个从所述卷积层中具有比所述最终卷积层更大尺寸的至少一个卷积层获得中间结果，并且根据需要使这些结果经受尽可能多的转置卷积，以获得在大小上与所述输入图像块相匹配的至少一个另外的恢复层，其中所经受的转置卷积可为零个、一个或多于一个；以及
其中所述卷积神经网络被配置为在向每个像素分配组织类别的所述步骤之前进一步处理所述恢复层，使得所述恢复层与所述至少一个另外的恢复层组合，以便重新计算所述概率以将所述至少一个跳跃连接考虑在内。
21.一种临床网络，其包括：
权利要求16所述的计算机设备；
数据存储库，所述数据存储库被配置为存储包括组织学图像或组织学图像集合的患者数据记录；以及
网络连接，所述网络连接使得能够在所述计算机设备与所述数据存储库之间传送患者数据记录或其部分。
22.如权利要求21所述的临床网络，其还包括：
图像采集设备，所述图像采集设备可操作以采集组织学图像或组织学图像集合并将其存储到所述数据存储库中的记录中。
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