[发明专利]基于深度学习的病理图像处理方法、模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202010100257.X | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111462036A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;姚建华;范新娟;刘海玲;陆唯佳;周昵昀 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;中山大学附属第六医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/66;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的病理图像处理方法，包括：获取待处理的目标对象的病理图像；对待处理的目标对象的病理图像进行分块处理，以得到分块图像集合；对分块图像集合进行特征分类提取处理，得到N个第一特征集合、N个第二特征集合以及N个第三特征集合；生成与目标对象所对应的目标融合特征；调用病理图像分析模型对目标融合特征进行分析处理，以输出待处理的目标对象的病理分析结果。本申请还公开了一种模型训练方法。本申请可以直接利用病理图像预测病灶转移的风险，相较于生物检测技术，能够减少等待检测结果的时间，提升检测效率，还能避免因实验误差和操作误差等不可控因素带来的误差，从而提供更为精准的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 病理 图像 处理 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
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