[发明专利]一种基于Mask R-CNN的肺癌病理组织切片识别及分割方法在审
| 申请号： | 202210051013.6 | 申请日： | 2022-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116524315A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 张飒飒;王昭;甄军晖;田遴博;续玉新;杨易;王韬;迟庆金;赵峰榕;金桂蕾 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06V10/42;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 马千会 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于医学影像处理技术领域，具体涉及一种肺癌病理组织切片病症识别及分割方法。一种基于Mask R‑CNN的肺癌病理组织切片识别及分割方法，包括以下步骤：S1，获取患者肺癌病理组织切片扫描图像，并进行预处理；S2，将所述预处理后的扫描图像输入到预先训练好的病症分类及分割模型中，判断切片病症类别，并得到病变区域分割的可视化类激活图；所述的病症分类及分割模型为改进的Mask R‑CNN神经网络；S3，根据获取的可视化类激活图，计算病变区域占全局病理组织切片的面积比例。本发明具有分类准确度高，区域分割平滑，定量计算准确，能够多指标分析图像，辅助医生更迅速、便捷、准确地进行病理研判的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mask cnn 肺癌 病理 组织 切片 识别 分割 方法 | ||
【主权项】：
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