[发明专利]一种基于超像素分割与图卷积的数字病理图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110585365.5 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113313164A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 王奕;张敬谊;丁偕;张伯强;崔浩阳;黄宗浩;李渊;张晖;朱敏俊;厉励;张逸鲁;高宇;戴梅;黄麒玮;蔡云飞;曹斌;石强;王正源;王骏杰;于镆铘;崔敏杰 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属肿瘤医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11;G16H30/20 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于超像素分割与图卷积的数字病理图像分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：使用简单线性迭代聚类算法SLIC对数字病理图像进行超像素分割，获得超像素的分割区域；S2：将每个超像素区域作为图结构中的节点，以超像素区域是否共边作为节点之间分配边的依据，构建基于数字病理图像的图结构；S3：将构建的所述图结构的数据按照预设的比例随机分为训练集、验证集和测试集，通过训练、验证和测试图卷积神经网络，获得最佳的预测模型；S4：基于所述预测模型，对所述数字病理图像进行分类。本发明利用图卷积神经网络实现对数字病理图像的分类预测，提高了病理图像分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 分割 图卷 数字 病理 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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