一種計算機輔助乳腺浸潤性導(dǎo)管癌組織學分級的方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN201710491874.5 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN107330263B | 公開（公告）日 | 2017-11-07 |
| 申請公布號 | CN107330263B | 申請公布日 | 2017-11-07 |
| 分類號 | G16H50/20(2018.01)I;G06T7/00(2017.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 包驥;向飛 | 申請（專利權(quán)）人 | 成都知識視覺科技有限公司 |
| 代理機構(gòu) | - | 代理人 | - |
| 地址 | 610000四川省成都市金牛區(qū)青羊北路5號2樓4號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種計算機輔助乳腺浸潤性導(dǎo)管癌組織學分級的方法：病理醫(yī)師對乳腺癌組織學數(shù)字切片圖像中的存在乳腺浸潤性導(dǎo)管癌細胞的區(qū)域進行人工標注，對標注為乳腺浸潤性導(dǎo)管癌的區(qū)域給出組織學分級評分；讀入完成標注和組織學分級的數(shù)字化切片圖像文件，將圖像切割成小塊圖像，通過查詢浸潤性導(dǎo)管癌區(qū)域標注和組織學分級評分的信息，得到每個小塊圖像的標簽信息，獲得兩大類樣本集；利用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立多標簽深度學習分類訓(xùn)練任務(wù)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學習每一個小塊圖像中的圖像特征，得到分類模型；利用該分類模型，對從乳腺癌組織學切片圖像中提取出來的小塊圖像進行分類識別。?? |
