基于迁移学习的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法

摘要

本发明的基于迁移学习的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，首先经图像筛选、染色分离和膜着色区域划分，由专家人工划分出包裹完整和包裹不完整膜染色的图像数据集，作为Inception‑V3模型训练的输入数据集；在特征提取步骤中，首先训练出Inception‑V3模型，再通过迁移学习对Inception‑V3模型进一步训练，得到神经网络的新分类模型。本发明的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，通过迁移学习，可以在短时间内使用少量训练数据训练出效果较好的神经网络模型，针对不同个体可达到92%以上的正确率，为医生进行乳腺癌her2阳性状态判断提供了有效帮助。