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一种基于卷积神经网络的前列腺癌组织微阵列分级方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的前列腺癌组织微阵列分级方法,该方法包括:采集前列腺癌组织微阵列图像数据;对前列腺癌组织微阵列图像数据进行预处理;基于预处理后的前列腺癌组织微阵列图像数据建立图像分割模型,将前列腺癌组织微阵列图像数据输入到图像分割模型中;将图像分割模型的输出结果恢复到与原始图像相同的尺寸;将图像分割模型预测结果与专家标注结果进行一致性检验比较,输出比较结果。本发明能通过多尺度自注意网络来融合深层和浅层的特征,同时对各个尺度的特征进行监督,可以减少网络参数,提高计算效率,并在标注完整的数据集上验证了方法有效性。

著录项

  • 公开/公告号CN111899259A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 海南大学;

    申请/专利号CN202010876490.7

  • 申请日2020-08-27

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构46003 海口汉普知识产权代理有限公司;

  • 代理人麦海玲

  • 地址 570100 海南省海口市美兰区人民大道58号海南大学

  • 入库时间 2023-06-19 08:00:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-11

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2020108764907 申请公布日:20201106

    发明专利申请公布后的驳回

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