近日，中国科学院计算机网络信息中心科研人员借助“东方”超级计算系统，提出了基于Transformer的乳腺癌病理图像HRD预测方法——SuRe-Transformer。

该方法解决了将Transformer应用于病理图像分析时存在的三个问题。一是通过径向衰减稀疏自注意力增强关键区域Patch的多样性选择；二是使用簇大小加权采样策略提升特征区域的代表性捕获能力；三是引入无监督对比学习方法优化病理图像特征嵌入质量。实验表明，SuRe-Transformer在多个独立测试集上的HRD预测性能优于现有主流方法。SuRe-Transformer具有很强的通用性，在TP53、PIK3CA和MAP3K1等多个基因突变预测任务中AUC均超过0.844。

相关研究成果被《npj-肿瘤精准医疗》（npj Precision Oncology）录用。研究工作得到国家自然科学基金和中国科学院战略性先导科技专项（B类）的支持。

SuRe-Transformer架构图