一種基于多倍率深度學(xué)習(xí)的病理圖像分類方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN201810189171.1 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN108305253B | 公開（公告）日 | 2021-04-06 |
| 申請公布號 | CN108305253B | 申請公布日 | 2021-04-06 |
| 分類號 | G06T7/00(2017.01)I;G16H50/20(2018.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 姜志國;鄭鈺山 | 申請（專利權(quán)）人 | 麥克奧迪（廈門）醫(yī)療診斷系統(tǒng)有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京市煒衡律師事務(wù)所 | 代理人 | 許育輝 |
| 地址 | 361000福建省廈門市湖里區(qū)火炬高新區(qū)新豐三路3號麥克奧迪大廈二樓A區(qū)（3） | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 一種基于多倍率深度學(xué)習(xí)的病理全切片診斷方法，將病理切片掃描到電子計算中，將病理圖像在RGB顏色空間中進(jìn)行表示，得到RGB病理圖像；對病理圖像進(jìn)行標(biāo)記，建立多倍率病理圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；建立多倍率CNN病理圖像分類模型,使用RGB病理圖像對多倍CNN病理圖像分類模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練；利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的CNN病理圖像分類模型對病理全切片進(jìn)行癌癥區(qū)域檢測。本發(fā)明的方法減少了現(xiàn)有基于多倍率病理圖像的癌變區(qū)域檢測算法的計算量，同時保證了輔助診斷精度。?? |
