[发明专利]一种基于深度哈希的病理全切片检索方法有效
| 申请号： | 202010054002.4 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111241327B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 姜志国;胡定一;郑钰山;张浩鹏;谢凤英 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F16/58 | 分类号： | G06F16/58;G06F16/583;G06F16/538;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度哈希的病理全切片检索方法，包括：哈希数据库的建立：输入查询图像，得到带标签的图像块，将带标签的图像块输入至卷积神经网络中，通过切片级损失函数对CNN网络框架进行训练，将所有的训练图像转化为相应的二值编码，得到哈希数据库；检索结果的确定：利用CNN网络框架提取测试图像的二值编码，通过哈希数据库检索得到与测试图像二值编码相近的编码，进而返回对应的图像，采用非极大值抑制的方法对返回的图像进行融合，得出检索结果。本发明利用图像块的切片标签信息，在损失函数中加入了一个切片级抑制项，使得来自相同切片的图像在特征空间中具有更大的区分度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 病理 切片 检索 方法 | ||
【主权项】：
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