[发明专利]使用基于距离的相似性标签的机器学习在审
| 申请号： | 202080020523.6 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113574534A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | E·克莱曼;J·吉尔登布拉特 | 申请（专利权）人： | 豪夫迈·罗氏有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G16H30/40 |
| 代理公司： | 北京坤瑞律师事务所 11494 | 代理人： | 岑晓东 |
| 地址： | 瑞士*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于数字病理学的计算机实现的自监督学习方法。所述方法包括：接收(102)多个数字图像，每个数字图像描绘组织样品；将每个所接收的图像分割(104)成多个图块；自动生成(106)图块对(312、313、314、315、422)，每个图块对分配有标签(403)，所述标签指示在所述对的两个图块中描绘的两个组织图案的相似度，其中根据所述对中所述两个图块的空间接近度(d1、d2、d3、d4)来计算所述相似度，其中距离与相异性正相关；以及使用带标签的图块对作为训练数据来训练机器学习模块—MLM—(400、402、403、600)以生成经过训练的MLM，所述经过训练的MLM适于执行数字组织病理学图像的图像分析。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 基于 距离 相似性 标签 机器 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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