[发明专利]一种基于自监督元学习的多染色肾脏病理图像分割方法在审
| 申请号： | 202310569846.6 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116563261A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 吴永飞;刘雪宇;王瑞;赖叶鑫;芦园月;张嘉楠;成航北 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/09;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/25 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 任林芳;赵江艳 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自监督元学习的多染色肾脏病理图像分割方法，属于人工智能辅助医疗检查技术领域，包括以下步骤：S1、获取不同染色的肾脏病理切片的全视野病理照片，同时每种染色随机挑选2～5张进行像素级的人工标注；S2、通过无标注样本训练自监督预训练模型；S3、以训练完成的自监督预训练模型为一级模型，以U‑Net结构作为骨干网络构建二级模型，通过元训练集对二级模型进行训练，通过元测试集对二级模型进行测试并更新一级模型的权重参数；重新选取染色样本重复上述测试和训练过程，得到的一级模型作为元学习分割模型；S4、通过元学习分割模型对待测病理切片进行分割。本发明可以对不同染色的肾脏病理切片感兴趣区域进行高效分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 染色 肾脏 病理 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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