一种融合多信息的病理图像分类识别方法与系统

摘要

本发明给出了一种融合多信息的病理图像分类识别方法与系统，包括病理数据管理、病理图像预处理，病理图像识别，癌变区域的预测和诊断报告的生成；系统分为后台管理服务器和病理专家终端，管理后台服务器用于专家个人信息存储管理，病患数据存储和病理图像数据管理；病理专家终端负责医院专家上传病理图像以及病患信息，通过预先训练的深度神经网络模型实现病理图像的分类识别。病理专家可通过专家终端审核深度学习识别结果并生成诊断报告。本发明通过深度学习方法对病理图像的病理情况进行判断以及肿瘤区域预测，实现自动化预测良性肿瘤和恶性肿瘤结果，并在病理图像上可视化显示肿瘤所在区域，辅助医生对病理图像进行诊断，提升诊断效果和效率。