[发明专利]一种基于图片Bert的组织病理图片分类方法在审
| 申请号： | 202110315844.5 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112966774A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 何勇军;赵晶;秦健 | 申请（专利权）人： | 黑龙江机智通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00;G16H50/20;G16H70/60;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于图片Bert的组织病理图片分类方法，本发明涉及组织病理检测中，对于正常与异常组织切片的分类问题。通过深度神经网络对于组织病理图片进行分类，可以有效地减少病理医生的工作量，提高诊断的准确性和效率。异常组织分类依赖于组织切片的局部和全局特征，传统的图片分类网络受模型大小和计算能力的限制，只能处理较小的图片，也难以结合全局特征进行分类。同时在对分类模型进行训练时，需要大量的标注数据，数据获取困难。针对以上问题，提出了一种基于图片Bert的组织病理学图片分类方法。试验结果表明，该方法能够有效地利用无标注信息进行训练，并结合全局特征对小图像进行编码，有效地提高了分类效果。该方法主要应用于组织病理图片分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图片 bert 组织 病理 分类 方法 | ||
【主权项】：
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