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一种基于深度学习的葡萄胎切片图像处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的葡萄胎图像处理方法及装置,属于医学影像技术领域中葡萄胎的医学影像检测,用于解决现有技术中葡萄胎临床诊断检测的效率低的问题。本发明通过采集显微镜下的葡萄胎切片扫描图,并将葡萄胎切片扫描图输入绒毛网络、水肿网络,得到葡萄胎切片扫描图的切片绒毛标签图、切片水肿标签图,最终得到切片水肿分布图。本发明通过绒毛网络、水肿网络可对绒毛、水肿两种不同的葡萄胎病理特征进行图像处理,得到切片水肿分布图,分布图将可视化地显示给临床医生,以直观获得切片水肿区域分布情况。

著录项

  • 公开/公告号CN112070726A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202010828700.5

  • 发明设计人 师丽;朱承泽;王松伟;王治忠;

    申请日2020-08-17

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/10(20170101);G06T5/50(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司;

  • 代理人谢建

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2023-06-19 08:04:59

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