[发明专利]一种基于生成对抗网络筛选图像块的乳腺癌组织病理类型分类方法在审
| 申请号： | 202010960168.2 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112101451A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 杨萍;满芮;季程雨;芦博;李欣桐 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 | 代理人： | 吴建国 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于生成对抗网络筛选图像块的乳腺癌组织病理类型分类方法，包括获取乳腺癌组织病理类型图像数据集，还包括以下步骤：对乳腺癌组织病理类型图像进行预处理；生成对抗网络筛选良性图像块和恶性图像块中的正常区域；生成对抗网络筛选恶性图像块中的良性区域；使用基于循环密集连接的卷积神经网络对所述乳腺癌组织病理图像进行分类。本发明采用改进的无监督的生成对抗网络分别学习正常病理和良性肿瘤病理图像的数据分布，从而可以筛选恶性肿瘤病理图像中存在良性肿瘤的区域和正常区域，良性肿瘤病理图像中存在的正常区域，最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情提供可能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 筛选 图像 乳腺癌 组织 病理 类型 分类 方法 | ||
【主权项】：
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