基于UNet3+的乳腺癌病理切片图像分割预测系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于UNet3+的乳腺癌病理切片图像分割预测系统，具体步骤包括：基于大津算法与密铺算法生成图像块和对应真实标签；基于SeResNext搭建UNet3+的编码器；基于深度可分离卷积通过全尺度的跳跃连接实现UNet3+的解码器搭建；基于动态随机负样本抽样方法训练UNet3+神经网络；基于混叠密铺算法生成与病理切片等大的切片预测结果。本发明有效抑制了病理切片分割任务中的假阳性现象，在维持分割效果的前提下极大地降低了网络的参数量和计算量，完成癌变腺体和不成腺体肿瘤区域的像素级勾画。
基本信息
专利标题 ：
基于UNet3+的乳腺癌病理切片图像分割预测系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114283164A
申请号 ：
CN202210194828.X
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
CN114283164B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
唐杰宋弘健肖鸿昭蒋伟胡俊承李运千
申请人 ：
华南理工大学;桂林医学院
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
郑秋松
优先权 ：
CN202210194828.X
主分类号 ：
G06T7/11
IPC分类号 ：
G06T7/11 G06T7/12 G06T7/136 G06T7/194 G06N3/04 G06N3/08
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
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
G06T7/11
区域分割
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/11
申请日 : 20220302
申请日 : 20220302
2022-04-05 ：
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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