基于深度学习分割模型的病理图像处理方法、电子设备
公开
摘要
本申请公开了一种基于深度学习分割模型的病理图像处理方法、电子设备，该方法包括：采集病理切片的图像数据，对病理切片的图像数据进行处理，得到训练数据集；搭建深度学习分割模型，深度学习分割模型包括血管深度学习分割模型和节细胞深度学习分割模型；结合训练数据集采用基于伪标签损失权重系数Wd的半监督技术对深度学习分割模型进行训练，得到训练好的深度学习分割模型；通过训练好的深度学习分割模型对待测图片进行血管和节细胞的识别。基于伪标签损失权重系数Wd的半监督技术，直接合并两个阶段的训练流程，避免了由于标注数据质量较差导致伪标签存在大量错误，通过Wd控制深度学习分割模型周期性收敛。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习分割模型的病理图像处理方法、电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581434A
申请号 ：
CN202210294465.7
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周冯源
申请人 ：
生仝智能科技（北京）有限公司
申请人地址 ：
北京市大兴区经济技术开发区荣京东街甲5号4幢2层301室
代理机构 ：
北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
郭栋梁
优先权 ：
CN202210294465.7
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/136 G06T7/155 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/82 G06V10/774
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 ：
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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