[发明专利]一种病理切片图像病变分级分类检测方法在审
| 申请号： | 202310578843.9 | 申请日： | 2023-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN116597218A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 张淼;邹春柳;蒋萍;赵虹博;王艳;沈毅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V20/70;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 吕洪娟 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种病理切片图像病变分级分类检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：利用基于归一化互信息配准的自动化标签标注方法对裁剪后的图像标注标签，生成数据集；步骤二：对DenseNet121网络进行改进，引入焦点损失函数平衡多个组织样本之间的权重；步骤三：在改进后的DenseNet121中的每一个稠密块和转换层中间加入混合注意力模块，并将局部监督函数加入到修改后网络的损失函数中；步骤四：将步骤二和步骤三中的两个改进网络系统结合，形成针对病变的分级分类检测方案。本发明能够提高病变图像的检出速度和准确率，从而降低人工识别成本，扩展医学图像分类领域应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 病理 切片 图像 病变 分级 分类 检测 方法 | ||
【主权项】：
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