[发明专利]一种基于多示例学习的小样本乳腺癌细胞图像判别方法在审
| 申请号： | 202111179496.X | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN113902014A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 邵俊明;秦之理;杨勤丽 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 313001 浙江省湖州市西*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多示例学习的小样本乳腺癌细胞图像判别方法。基于元学习框架，首先将图像分割为大小相同的图像块，利用卷积神经网络提取各图像块特征，然后利用多示例表征将图像分类问题转化成一个多示例学习问题。最后引入示例级的注意力机制，以单层全连接神经网络作为分类器，自动学习乳腺癌病变部位，完成分类与定位任务。本发明能够在少量乳腺癌细胞样本的情况下对正常细胞与癌细胞图像进行建模，采用多示例学习下的注意力机制增强了模型的可解释性，可在图像中定位出癌细胞的位置以辅助医生进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 示例 学习 样本 乳腺 癌细胞 图像 判别 方法 | ||
【主权项】：
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