[发明专利]组织级别的全视野数字切片的基于小样品学习的图像识别在审
| 申请号： | 201880059228.4 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN111316317A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | B.宋;M.贾伯 | 申请（专利权）人： | 南托米克斯有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 吕传奇;闫小龙 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了一种计算机实施的方法，该方法在数字图像中生成至少一种形状的感兴趣区域。该方法包括：通过图像处理引擎获得对生物样品的数字组织图像的访问；通过该图像处理引擎将该数字组织图像平铺为图像补丁集合；通过该图像处理引擎从该图像补丁集合中的每个补丁中获得多个特征，该多个特征在包括该多个特征作为维度的多维特征空间中定义补丁特征向量；通过该图像处理引擎确定该图像补丁集合中的用户选择的补丁子集的用户选择；通过将经训练的分类器应用于该补丁集合中的其他补丁的补丁向量，将这些其他补丁分类为属于或不属于与该用户选择的补丁子集相同的感兴趣分类；以及至少部分地基于该分类的结果来识别一个或多个感兴趣区域。 | ||
| 搜索关键词： | 组织 级别 视野 数字 切片 基于 样品 学习 图像 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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