[发明专利]一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法在审
| 申请号： | 202210499011.3 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN114862798A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 董文波;孙仕亮;赵静;殷敏智 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/422;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/764;G06K9/62;G06N5/04;G06N7/00;G16H50/20 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法，其特点是该方法采用深度高斯过程对病理图像的多视图特征信息进行表示建模，然后在给定充足量训练集的情况下，训练得到多视图深度高斯病理诊断模型，由此获得肿瘤病理图像诊断能力，具体包括：建立肿瘤病理图像的数据集、提取病理图像不同视图的特征信息、确定用以病理诊断的模型及优化和训练等步骤。本发明与现有技术相比具有自动综合使用病理图像中的信息来避免颜色正则化后造成的信息缺失，提升病理图像诊断的准确性，提高病理诊断的效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 肿瘤 病理 辅助 诊断 视图 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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