一种面向病理图像的轻量级自动化深度学习系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN202010584203.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111709941A | 公开（公告）日 | 2020-09-25 |
| 申请公布号 | CN111709941A | 申请公布日 | 2020-09-25 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 崔灿;亢宇鑫;崔磊;李涵生;林明珍;沈珏伟;杨林 | 申请（专利权）人 | 上海迪影科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京博维知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 上海迪影科技有限公司 |
| 地址 | 200120上海市浦东新区自由贸易试验区纳贤路800号1幢302-11室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种面向病理图像的轻量级自动化深度学习系统，包括面向用户的业务与应用模块，和面向系统的数据处理模块；所述业务与应用模块用于接收外部指令、病理图像、标注信息并传输至数据处理模块，根据所述外部指令创建病理影像项目，确定所述病理影像项目对应的算法任务类别，每个算法任务类别对应一种或几种算法模型，接收和显示来自数据处理模块的输出结果；所述数据处理模块用于算法任务类别算法任务类别病理图像的数据处理，将所述标注信息添加在所述病理图像上生成标注数据，根据指定的算法模型对所述标注数据进行训练，输出每个算法模型在验证集上的效果评价指标，在测试集上进行测试和评估，输出最佳算法模型。 |
