基于自监督学习的胃癌分子亚型分类方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于自监督学习的胃癌分子亚型分类方法及装置,方法包括下述步骤:获取胃癌病理图像测试集;对所述胃癌病理图像测试集中的胃癌测试病理图像分别进行预处理得到测试图像块集;将所述胃癌测试图像块根据放大倍数输入到对应的训练好的特征提取器中,得到初始测试特征向量集;对得到的胃癌测试图像块特征进行融合,输入到训练好的多层感知机分类模型中得到所述胃癌测试图像块集分类结果;对所述测试图像块集分类结果根据所属胃癌病理图像进行结合,得到所述胃癌病理图像测试集胃癌分子亚型分类结果。本发明能够充分利用病理图像的多尺度信息以及切割成图像块后图像块周围区域特征信息,同时利用其他大量无标签病理图像数据帮助提高模型性能。
基本信息
专利标题 :
基于自监督学习的胃癌分子亚型分类方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114511523A
申请号 :
CN202210072251.5
公开(公告)日 :
2022-05-17
申请日 :
2022-01-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王瑞轩张灏桓
申请人 :
中山大学
申请人地址 :
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 :
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 :
李斌
优先权 :
CN202210072251.5
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00 G06K9/62 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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