[发明专利]一种基于自学习神经网络的病理切片中印戒细胞检测方法在审
| 申请号： | 201910967864.3 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN111222393A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 应豪超;宋庆宇;吴健 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自学习神经网络的病理切片中印戒细胞检测方法，包括：(1)建立训练集；(2)构建印戒细胞检测模型：包括分类模块和检测模块；(3)模型训练：训练分类模块时，使用带有阴性样本学习模块的检测网络在原始数据集下进行训练；训练检测模块时，采用自学习训练，将预测的印戒细胞与原始标注的印戒细胞进行融合，得到新的标注数据；(4)印戒细胞检测：首先经过分类模块，判断该病理图片是否属于阴性，如果是阴性，则无需进行检测；如果判断为阳性，则通过检测模块进行印戒细胞检测，输出图中印戒细胞检测框。利用本发明，可以在训练数据不完全标注的情况下，得到一个具有较高检测精度的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 神经网络 病理 切片 中印戒 细胞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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