[发明专利]基于深度学习的淋巴瘤病理图像智能识别方法在审
| 申请号： | 202010622536.2 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111798464A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 王志岗;贺环宇;方超 | 申请（专利权）人： | 天津深析智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G16H50/20 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300000 天津市南*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的淋巴瘤病理图像智能识别方法：对淋巴瘤病理切片图像数据进行预处理；构建分割淋巴组织区域的全卷积神经网络，包括编码器子网络和解码器子网络；构建高倍分辨率下淋巴瘤三分类卷积神经网络，包括由依次连接的6个卷积层和3个全连接层构成；对全卷积神经网络和淋巴瘤三分类卷积神经网络进行训练，最终得到淋巴瘤病理切片图像分类模型，并且测试时依次经过全卷积神经网络和淋巴瘤三分类卷积神经网络，最终得到淋巴瘤的分类结果。本发明为病理医生判断淋巴瘤亚型类别提供可靠的中间数据，通过分析数字扫描的淋巴瘤病理图像，为病理医生对淋巴瘤的亚型分类提供辅助诊断参考，从而帮助病理医生实现对病人的患淋巴瘤情况的快速判别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 淋巴瘤 病理 图像 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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