[发明专利]基于深度学习的病理图像病变分割方法及系统在审
| 申请号： | 202210826482.0 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115205250A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 刘建鑫;凌泽乐;蔡东兴;张欣欣 | 申请（专利权）人： | 济南超级计算技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫圣娟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市中国（山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开涉及医疗图像处理技术领域，提出了基于深度学习的病理图像病变分割方法及系统，方法包括：获取待分割病理图像；对获取的图像采用滑窗按照设定的重叠率进行裁剪，并进行预处理；将裁剪后的图像，分别输入至训练好的用于分割的卷积神经网络模型，依次进行特征提取、空洞卷积和上采样，得到每个剪裁图像的预测掩码图片；按照每个裁剪后的图像与原待分割病理图像的对应关系，依次进行拼接，得到与待分割病理图像对应的预测掩码图片，即为最终分割结果。该方法能分割出病变区域并进行类别诊断，用于辅助病理医生进一步判断，能对病变区域进行统计，为病理医生提供较为准确的判断材料，减少其工作量，有利于病理医生的进一步诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 病理 图像 病变 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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