Techniques for determining molecular subtype classification based on pathological slide images (SI) are provided. The plurality of training SIs are divided into a plurality of resized patches. Each resized patch is transformed into a multiscale descriptor using a deep learning neural network by mapping each one or more patch representations to a patch-level descriptor and combining the patch-level descriptors. The classifier model is constructed and trained to handle multiscale descriptors, such that for each training SI, the classifier model assigns a patch-level molecular subtype classification to each sized patch corresponding to the training SI, and a patch-level molecule It is operable to determine SI-level molecular subtype classification based on subtype classification. The molecular subtype determination engine is configured to determine the SI-level molecular subtype classification for the test SI using a trained classifier model.병리 슬라이드 이미지(SI)에 기초하여 분자 아형 분류를 결정하기 위한 기술이 제공된다. 복수의 트레이닝 SI가 복수의 크기 조정된 패치로 분할된다. 각각의 크기 조정된 패치는, 각각의 하나 이상의 패치 표현물을 패치-레벨 기술자에 매핑하고 패치-레벨 기술자를 결합함으로써, 딥 러닝 신경망을 사용하여 멀티스케일 기술자로 변환된다. 분류기 모델은 멀티스케일 기술자를 처리하도록 구성 및 트레이닝됨으로써, 각각의 트레이닝 SI에 대해, 분류기 모델은 트레이닝 SI에 해당하는 각각의 크기 조정된 패치에 패치-레벨 분자 아형 분류를 할당하고, 패치-레벨 분자 아형 분류에 기초하여 SI-레벨 분자 아형 분류를 결정하도록 작동 가능하다. 분자 아형 결정 엔진은 트레이닝된 분류기 모델을 사용하여 테스트 SI에 대한 SI-레벨 분자 아형 분류를 결정하도록 구성된다.
