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基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法

摘要

本发明公开一种基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法,包括以下步骤:(1)获取结直肠全景数字病理图片:(2)将结直肠的全景数字图像分割;(3)训练样本图像的建立;(4)提取不同类别的组织深度特征;(5)利用分类器和提取的组织深度特征对分割图像中的组织进行类别的判别;(6)将步图像分类结果拼接,判别出整张图片的组织分类;(7)按照分块坐标将图像进行拼接在一起;本发明对结直肠全景数字病理图像进行分割,利用滑动窗口和训练的模型对所有分割图像依次标记组织类型,同时,利用分类器和提取的组织深度特征对组织进行类别的判别,得到图像分类结果,分类准确,分类速度快。

著录项

  • 公开/公告号CN107665492B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京信息工程大学;

    申请/专利号CN201710516329.7

  • 发明设计人 徐军;蔡程飞;徐海俊;孙明建;

    申请日2017-06-29

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T3/40(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林

  • 地址 210019 江苏省南京市建邺区奥体大街69号

  • 入库时间 2022-08-23 11:20:37

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