[发明专利]一种面向深度学习的显微内窥镜图像数据增强方法有效
| 申请号： | 202110030166.8 | 申请日： | 2021-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN112767266B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 牛春阳;杨青;王立强;袁波;张伟 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习的显微内窥镜图像数据增强方法,包括：(1)对获取的内窥镜细胞核图像进行标注，得到细胞核掩码图像，(2)构建并训练对抗生成网络模型，(3)生成仿真细胞核掩码图像数据集，(4)将生成的仿真细胞核掩码图像数据集输入训练好的对抗生成网络模型中，生成合成数据集；(5)将生成的合成数据集进行染色分离，随机调整染色配比，再进行染色融合，得到数据增强的样本集。本发明能够生成具有一定多样性的、质量足够好的显微内窥镜图像，能够解决深度学习显微内窥镜数据集不平衡以及数据量不足的难题，使得模型能够提供获得更好的预测能力辅助医生诊断，进一步提高医生的诊断精确度并提高工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 显微 内窥镜 图像 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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