基于图像识别深度学习技术的低倍组织智能评级方法

摘要

本发明涉及基于深度学习的低倍组织智能评级技术。本发明解决了目前用比较法评估低倍组织时存在精度低、评级标准不完善、半定量、主观因素较大等问题。本发明提出了一种基于图像识别深度学习技术的低倍组织智能评级方法，其技术方案要点为：首先，搜集不同材料的低倍组织评级图像数据库，提取低倍组织图像信息、低倍组织检测内容及对应等级标签并进行图像预处理；其次，将低倍组织评级图像数据库分为训练集、验证集和测试集，并设置比例；然后，将训练集和验证集用于深度神经网络的训练；再然后，利用深度神经网络的训练模型初始化测试用的深度神经网络；最后，将测试集输入到初始化之后的测试用的深度神经网络进行材料的低倍组织智能评级测试。