[发明专利]基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像分析方法、系统及设备有效
| 申请号： | 202110229903.7 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112950587B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 田捷;胡振华;沈碧螺;史小静;曹财广 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/082;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像分析方法、系统和设备，旨在解决现有的图像分析方法难以快速识别出手术中的肿瘤组织，难以辅助医生完成精准切除的问题。本发明包括：获取标本荧光图像作为待测图像，通过训练好的基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像识别网络获得待测图像类别，将类别为肿瘤组织的待测图像通过肿瘤分级网络获得待测图像的肿瘤等级，通过Ki‑67表达水平识别网络获得待测图像的Ki‑67表达水平；其中脑胶质瘤图像识别网络基于EfficientNet卷积神经网络构建并通过二分类交叉熵损失函数训练。本发明实现了在手术中实时识别脑胶质瘤标本，辅助医生完成精准切除，同时提供分级和基因信息，帮助医生判断病人预后。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胶质 荧光 图像 分析 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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