[发明专利]一种超高像素的组织病理图像分割方法有效
| 申请号： | 201910530680.0 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110288613B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 陈琳;彭彬彬;尚明生;朱帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400714 重庆市北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明为一种超高像素的组织病理图像分割方法，属于图像处理和人工智能领域。该方法包含以下步骤：S1：随机在已经完成组织病理标注的超高像素组织病理图像上选取固定窗口大小的病理切片图像块，形成病理图像块训练数据集；S2：对病理切片图像块进行预处理；S3：建立多尺度空间全卷积网络及其类激活映射模型，联合全连接层，采用病理图像块训练集对模型的网络参数进行训练以实现基于图像块的病变精确分类识别；S4：利用多尺度空间全卷积网络结构，输入待分析的超高像素组织病理图像，输出具有病变组织位置信息的图像切片分割结果。本发明能够高效、准确的实现对超高像素组织病理图像的像素级的精确区域分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 超高 像素 组织 病理 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种超高像素的组织病理图像分割方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：S1：随机在已经完成组织病理标注的超高像素组织病理图像上选取固定窗口大小的病理切片图像块，形成病理图像块训练数据集，其中根据是否包含病变组织将数据集分为病变和正常两类，或多种病变与正常类型等多种类型；S2：对病理切片图像块进行预处理；S3：建立多尺度空间全卷积网络及其类激活映射模型，联合全连接层，采用病理图像块训练集对模型的网络参数进行训练以实现基于图像块的病变精确分类识别；S4：利用多尺度空间全卷积网络结构，输入待分析的超高像素组织病理图像，输出具有病变组织位置信息的图像切片分割结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院重庆绿色智能技术研究院，未经中国科学院重庆绿色智能技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910530680.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：铭牌定位与校正方法及设备
- 下一篇：图像处理方法、装置、设备及存储介质
