用于生存预测的全视野图像的异构高阶表示方法及装置
实质审查的生效
摘要
本申请公开了一种用于生存预测的全视野图像的异构高阶表示方法及装置，其中，方法包括：在全视野图像中选取至少一个关键区域，并对每个关键区域生成两类标签；根据预先构造的超图以及图模型分别使用超图神经网络与图神经网络对每个关键区域的标签进行融合，得到每个关键区域的区域标签；采取池化算法对所有区域标签进行融合，生成全视野图像的标签，并利用全连接神经网络生成生存预测值。由此，解决了相关技术在提取区域信息时，不仅会忽略浅层信息，还极易丢失对生存预测有价值的信息，导致难以从全视野图像中获取有代表性的信息，用于构造完整且有效的图结构，使得生存预测结果不够准确等问题。
基本信息
专利标题 ：
用于生存预测的全视野图像的异构高阶表示方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549896A
申请号 ：
CN202210081050.1
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高跃颜杰龙吉书仪李思奇
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄德海
优先权 ：
CN202210081050.1
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220124
申请日 : 20220124
2022-05-27 ：
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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