[发明专利]一种基于深度可分离卷积的病理图像识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010354076.X | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111680553A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 和青芳;贺玲芳;李红豫 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 | 代理人： | 陈常美 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度可分离卷积的病理图像识别方法及系统，其中方法包括获取病理组织显微图像，还包括以下步骤：制备病理图片数据集；设计和训练深度神经网络模型；将所述病理图片数据集导入所述深度神经网络模型，输出识别结果；对所述识别结果进行二次校验。本发明提出的基于深度可分离卷积的病理图像识别方法及系统，对于分类数据集小的采用扩充样本的方法进行制备，输入到训练好的深度神经网络模型中，并对识别结果进行二次校验，能够有效提高计算机自动识别良性和恶性肿瘤能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 病理 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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