[发明专利]基于有效度量学习和图transformer的病理图像分析方法在审
| 申请号： | 202210958221.4 | 申请日： | 2022-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN115409783A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 邵伟;裴宗翔;张道强 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194;G06T7/90;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于有效度量学习和图transformer的病理图像分析方法，首先，对预先获取的现有的病理图像数据数据进行预处理；其次，采集一定数量的图像块并将其输入使用有效度量学习损失函数的VGG‑16网络进行训练，将训练所得的模型作为特征提取器；提取图像块的特征，并构建图的邻接矩阵；然后，构建基于图transformer的深度网络；最后，使用反向传播的梯度下降法训练模型，最后输出病理图像分析结果。本发明相对传统的直接采用ImageNet的特征提取器提取病理图像特征的方法，经过度量学习改进的深度特征提取器可以涵盖病理图像的全面特征，不仅可以增大类间差异也可以增加类内差异，因而可以取得更好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 有效 度量 学习 transformer 病理 图像 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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