[发明专利]一种基于卷积神经网络的前列腺癌组织微阵列分级方法在审
| 申请号： | 202010876490.7 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN111899259A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 黄梦醒;单怡晴;张雨;冯文龙;冯思玲;吴迪 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 海口汉普知识产权代理有限公司 46003 | 代理人： | 麦海玲 |
| 地址： | 570100 海南省*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的前列腺癌组织微阵列分级方法，该方法包括：采集前列腺癌组织微阵列图像数据；对前列腺癌组织微阵列图像数据进行预处理；基于预处理后的前列腺癌组织微阵列图像数据建立图像分割模型，将前列腺癌组织微阵列图像数据输入到图像分割模型中；将图像分割模型的输出结果恢复到与原始图像相同的尺寸；将图像分割模型预测结果与专家标注结果进行一致性检验比较，输出比较结果。本发明能通过多尺度自注意网络来融合深层和浅层的特征，同时对各个尺度的特征进行监督，可以减少网络参数，提高计算效率，并在标注完整的数据集上验证了方法有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 前列腺癌 组织 阵列 分级 方法 | ||
【主权项】：
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