[发明专利]基于弱监督学习的结直肠癌数字病理图像判别方法及系统在审
| 申请号： | 202110460404.9 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113221978A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 朱信忠;徐慧英;李军;赵建民 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20;G16H50/20 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 赵芳 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于弱监督学习的结直肠癌数字病理图像判别方法及系统，其中涉及的基于弱监督学习的结直肠癌数字病理图像判别系统，包括：采集模块，用于采集结直肠癌数字病理图像数据集；预处理模块，用于对采集的数据集中的数据进行预处理，得到预处理后的数据；第一分类模块，用于基于弱监督学习算法构建采样块判别模型，将预处理后的数据输入至构建的采样块判别模型中进行处理，得到全切片采样包中所有病理图像块的分类结果；第二分类模块，用于构建决策融合模型，将得到的病理图像块的分类结果输入至决策融合模型中进行融合处理，得到全数字病理图像的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 直肠癌 数字 病理 图像 判别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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