一种基于深度学习的自动判读KI67病理切片的方法
基本信息
| 申请号 | CN202110529098.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113192047A | 公开（公告）日 | 2021-07-30 |
| 申请公布号 | CN113192047A | 申请公布日 | 2021-07-30 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G16H30/20（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 蔡佳桐;杨林;祝骋路;吴同 | 申请（专利权）人 | 杭州迪英加科技有限公司 |
| 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 | 张倩 |
| 地址 | 311121浙江省杭州市余杭区仓前街道龙潭路7号杭州未来研创园B座5楼B501-B508室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的自动判读KI67病理切片的方法。包括第一步，采集数据并标注；第二步，制作真标准；将所有标注数据划分训练集，验证集与测试集；第三步，设计模型架构与损失函数，训练模型直到收敛；第四步，模型预测与后处理；第五步，评估模型表现；第六步，解析模型输出，并将结果可视化。本发明的主要目的是将KI67切片镜下视野内所有细胞进行定位与种类判别，然后对阳性肿瘤细胞和阴性肿瘤细胞进行分别计数，最后算出KI67值，以此值作为KI67病理切片的判读标准。 |
