基于深度学习的宫颈癌TCT切片排阴方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202110787267.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113256634A | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113256634A | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王晓梅;范晓华;蔡博君;张仕侨;章万韩;朱逢亮 | 申请（专利权）人 | 杭州医策科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州宇信联合知识产权代理有限公司 | 代理人 | 王健 |
| 地址 | 311100浙江省杭州市余杭区仓前街道余杭塘路2961号1幢505室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的宫颈癌TCT切片排阴方法，包括如下步骤：对宫颈癌TCT图像进行切分预处理，将目标图像分切为若干具有部分重叠区域的图像块；使用目标检测模型对每个图像块进行检测并输出该图像块下的宫颈癌阳性目标检测框和对应的检测框置信度；设置检测框置信度阈值，基于所述检测框置信度阈值筛选保留检测框置信度大于所述检测框置信度阈值的检测框；使用排阴分类模型对保留的检测框中的检出目标图像进行检测，输出所有检出目标图像的阳性概率，并计算整体平均阳性概率；设置排阴概率阈值，若所述整体平均阳性概率小于等于预设排阴概率阈值则判定所述目标图像整体为阴性，否则判定为待人工排查图像，由医生进行人工查看。 |
