[发明专利]基于大数据深度学习的胃癌病理诊断支持系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据深度学习的胃癌病理诊断支持系统和方法，该系统包括图像数据获得单元，用于获得胃正常组织切片图像和已确诊的胃癌病例的病理切片图像作为已输入图像数据；图像数据标注单元，用于对已输入图像数据进行标注；图像数据库构建单元，用于对图像数据标注单元提供的已标注图像数据分类、整理，构建病理图像数据库；卷积神经网络(CNN)构造单元，用于构造第一卷积神经网络模型；以及卷积神经网络模型训练单元，获得理想的卷积神经网络模型。通过本发明的胃癌病理诊断支持系统和方法可实现精准和高效的智能读片，以辅助临床上胃癌的病理诊断工作，提高其准确率、工作效率及工作持续状态。

主权项

胃癌病理诊断支持系统，其特征在于，所述支持系统包括：图像数据获得单元，用于获得胃正常组织切片图像和已确诊的胃癌病例的病理切片图像作为已输入图像数据；图像数据标注单元，用于对所述已输入图像数据进行标注，以及保证图像的标签和图像的真实病理诊断结果一致；图像数据库构建单元，用于对所述图像数据标注单元提供的已标注图像数据分类、整理，构建病理图像数据库；卷积神经网络构造单元，用于构造第一卷积神经网络模型；以及卷积神经网络模型训练单元，利用所述病理图像数据库的图像数据对所述第一卷积神经网络模型的参数进行调节，以及训练所述第一卷积神经网络模型，获得可用于检测患者病理图像数据的第二卷积神经网络模型。