[发明专利]基于自适应比例学习的肿瘤组织病理分类系统及方法有效
| 申请号： | 202111291695.X | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN113723573B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李劲松;叶前呈;田雨;周天舒 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00;G06T7/12;G06T7/194 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应比例学习的肿瘤组织病理分类系统及方法，本发明首先获取若干病理切片并进行数字化扫描，将扫描后的病理图像按照分类任务目标类别进行人工标注，构建数据集；然后利用RGB通道和灰度值的差值分布特征分割组织前景，构建包含多级放大倍数的图像块的训练数据组；最后进行多级放大倍数整合，组合了各级放大倍数和整合放大倍数的交叉墒函数形成损失函数，实现多放大倍数整合学习；通过自适应比例学习，对图像全局比例标签和未达到最低比例的图像块训练权重的动态调整，扩大数据利用率，实现快速收敛。本发明在日常肿瘤组织的病理检查中，在尽可能低地增加额外工作负担的基础上，最大限度地提升检出率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 比例 学习 肿瘤 组织 病理 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
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