[发明专利]一种基于注意力池化的端到端组织病理图像分类方法有效
| 申请号： | 202011454778.1 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112488234B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 刘娟;左志群;陈玉琦;李卓彧;冯晶 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/26;G06V20/69;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力池化的端到端组织病理图像分类方法，该方法的具体步骤包括：S1：将组织病理图像切分成指定大小的切片，去除背景区域过多的切片，剩余的切片组成一个包。S2：将S1中得到的包作为输入，利用标准的多示例学习的方法训练一个深度神经网络。S3：使用训练后的深度神经网络对所有的切片打分，取每张全玻片图像得分最高和最低的m张切片，集合为一个新的包。S4：搭建一个包含注意力模块的深度神经网络，使用步骤S3得到的新包训练该网络。S5：将待分类的组织病理图像经S1和S3处理后，使用S4得到的模型进行分类。本发明可以在当前只有少量样本的情形下得到较好的分类效果，为医生提供辅助诊断机制，缓解医疗资源紧张的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 端到端 组织 病理 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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