[发明专利]一种基于弱监督学习的全扫描图像分析方法和系统有效
| 申请号： | 202010560283.0 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111832625B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 邹霜梅;王书浩 | 申请（专利权）人： | 中国医学科学院肿瘤医院;透彻影像（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 张楠楠 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于弱监督学习的全扫描图像分析方法和系统，所述方法包括：将全扫描图像等距切分为多个尺寸比所述全扫描图像小的图像块，同时获得全扫描图像级的标注；并利用基于注意力机制的抽样方法以及图像块判据将所述全扫描图像级的标注增强到图像块级的标注，获取N×N倍的有监督信息；将所述图像块级的标注直接赋给所述全扫描图像的对应区域的每个像素点，并利用图像分割模型以有监督的方式训练像素级预测模型。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 扫描 图像 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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