[发明专利]一种基于ConvNeXt的胃癌病理切片识别方法

权利要求书

1.一种基于ConvNeXt的胃癌病理切片识别方法，其特征在于，包括：网络搭建阶段、训练阶段和推理阶段；其中，

所述网络搭建阶段通过一个卷积核大小和步长均为4的2d卷积层与Layernorm层搭建ConvNeXt的Stem层；通过依次级联7×7的分组卷积和两个1×1的卷积搭建逆瓶颈层；在两个1×1卷积层之间添加GELU激活函数，在7×7卷积层与第一个1×1卷积层中间添加Layernorm归一化层；通过级联Layernorm和卷积核大小与步长均为2的卷积层搭建降采样层；依次堆叠Stem层，3个逆瓶颈层，降采样层，3个逆瓶颈层，降采样层，9个逆瓶颈层，降采样层，3个逆瓶颈层，降采样层，全连接层和输出层完成ConvNeXt的搭建；

所述训练阶段用ConvNeXt加载ImageNet的预训练权重；然后初始化Adam优化器，二值交叉熵损失函数，根据一定的批大小定义数据生成器，设计最大迭代次数；逐批次生成训练数据，将训练数据输入ConvNeXt，得到网络预测结果；基于二值交叉熵损失函数计算网络预测结果与真实标签的损失函数，基于反向传播算法修改神经网络权重；当网络迭代次数超过最大迭代次数时，停止训练，保存网络训练权重；

所述推理阶段用ConvNeXt加载训练阶段训练好的神经网络权重，冻结网络权重；将待预测的胃癌病理切片输入ConvNeXt，生成预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于ConvNeXt的胃癌病理切片识别方法，其特征在于，所述训练阶段和所述推理阶段均是基于Openslide的胃癌病理切片预处理算法，使用Opensilde工具包读取胃癌病理切片，并对其做64倍的下采样将胃癌病理切片调整适宜的分辨率水平。