[发明专利]一种基于病变类别感知的数字病理图像的表征学习方法在审
| 申请号： | 202210980645.0 | 申请日： | 2022-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN115526331A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 郑钰山;李俊;姜志国;张浩鹏;谢凤英 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G16H30/20 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于病变类别感知的数字病理图像的表征学习方法，包括以下步骤：S1.获取数据集；S2.基于弱监督的对比学习预训练；S3.队列更新后得到针对数字病理图像的特征提取器；本发明针对现有框架的不足，提出一种数字病理图像的表征学习方法，该方法不依赖于专家的精细标注，仅需切片级的分类标签，利用获取代价最小的标注信息学习得到鲁棒的、具有区分度的图像表征，并且在下游任务中标签优于现有的先进方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 病变 类别 感知 数字 病理 图像 表征 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学，未经北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210980645.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
