[发明专利]基于图卷积的胃癌病理图像分割网络结构在审
| 申请号： | 202110171318.6 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112967232A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 李全林;周平红;诸炎;袁伟;胡健卫;耿子寒 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属中山医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊;徐颖 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 胃癌 病理 图像 分割 网络 结构 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于图卷积的胃癌病理图像分割网络结构，其特征在于，包括UNet网络、图结构、全连层结构、类别限制模块；
UNet网络：病理图像经过UNet网络的encoder下采样进行编码特征提取，再经过UNet网络的decoder上采样一层层解码部分提取的特征，得到UNet网络分割结果；
图结构：将UNet网络每层上采样提取的部分特征作为分类分支构建为图结构，图结构作为图卷积的输入，再次进行特征筛选，筛选后的所有特征图再经过缩放为相同大小的特征图；
全连层结构:图结构输出的所有大小一致的特征图进行融合以后，送入全连层，得到分支融合分类结果；
类别限制模块：UNet网络识别分割结果和分支融合分类结果进行结合，分支融合分类结果为阴性0时，最终分割结果中不包含阳性区域；分支融合分类结果为阳性1时，最终分割结果为UNet网络识别分割结果。
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