[发明专利]一种跨倍率病理图像特征学习方法有效
| 申请号： | 201810064303.8 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108229576B | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 姜志国;张浩鹏;郑钰山;谢凤英 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/00 | 分类号： | G06F17/00;G06K9/62;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： | 李冉 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨倍率病理图像特征学习方法，具体包括以下步骤：用切片扫描仪将病理切片扫描到电子计算中，将病理图像在RGB颜色空间中进行表示，得到RGB病理图像；利用所述RGB病理图像，建立CNN模型训练数据集；建立跨分辨率病理图像特征的学习网络结构，对所述CNN模型训练数据集进行训练，得到病理图像特征；利用所述病理图像特征进行病理图像辅助诊断。一种跨倍率病理图像特征学习方法，不仅摆脱对高倍率病理图像的依赖，又不增加CNN计算量，且能满足辅助诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 倍率 病理 图像 特征 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种跨倍率病理图像特征学习方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：用切片扫描仪将病理切片扫描到电子计算中，将病理图像在RGB颜色空间中进行表示，得到RGB病理图像；S2：利用所述RGB病理图像，建立CNN模型训练数据集；S3：建立跨分辨率病理图像特征的学习网络结构，对所述CNN模型训练数据集进行训练，得到病理图像特征；S4：利用所述病理图像特征进行病理图像辅助诊断。
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