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基于深度学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法

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本发明公开了一种基于深度学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法，主要解决现有技术对甲状腺癌病理图像分类效果差的问题。其方案是：1)读取放大因子为20的甲状腺乳头状癌病理切片图像，并将其输入到改进后VGG‑f卷积神经网络，获得注意力热图；2)将注意力图归一化，获得判别力区域位置；读取40倍放大的甲状腺癌病理图像并根据判别力区域位置获得图像块；3)将图像块输入到原始VGG‑f网络并构建损失函数，对该网络进行监督训练；4)提取训练好的VGG‑f网络卷积特征并进行分类处理得到图像块的类别；5)根据图像块的类别判断出甲状腺癌病理图像的类别。本发明分类准确率高，可用于计算机对甲状腺癌乳头状癌病理图像的分类。

著录项

公开/公告号CN111079862A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-28

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201911415563.6
发明设计人韩冰;张萌;李浩然;王颖;
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申请日2019-12-31
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人王品华;黎汉华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2023-12-17 09:08:21

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191231

实质审查的生效
2020-04-28

公开

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