[发明专利]基于深度学习的病理切片图像质量评级方法及系统在审
| 申请号： | 202111249222.3 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113888529A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 陈辰;蔡东兴;张欣欣 | 申请（专利权）人： | 济南超级计算技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 250215 山东省济南市中国（山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的病理切片图像质量评级方法及系统，获取待评价的病理切片图像；将获取到的病理切片图像切分为多张子图像；根据切分后的子图像和预设检测模型，得到病理切片图的气泡检测结果；根据切分后的子图像和预设分割模型，得到刀痕、裂隙和褶皱区域的分割结果；将多张子图像上的气泡检测结果和刀痕、裂隙、褶皱区域分割结果，按照原始的切片图像进行拼接，得到完整病理切片图像的结果；根据完整病理切片图像的结果，得到病理切片图像的质量级别；本发明能够实时监控病理切片图像的质量以及定位问题所在的区域，提供了评价切片质量的依据，从而保障了病理诊断的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 病理 切片 图像 质量 评级 方法 系统 | ||
【主权项】：
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