首页/ 上海衡道医学病理诊断中心有限公司/ 专利详情

一种基于深度学习网络的病理图像分割方法

基本信息

申请号 CN201811492544.9 申请日 -
公开（公告）号 CN109635711A 公开（公告）日 2019-04-16
申请公布号 CN109635711A 申请公布日 2019-04-16
分类号 G06K9/00（2006.01）I; G06K9/34（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘净心; 左彦飞; 王晶; 慕潇; 朱大为 申请（专利权）人 上海衡道医学病理诊断中心有限公司
代理机构 合肥律众知识产权代理有限公司 代理人 上海衡道医学病理诊断中心有限公司
地址 201900 上海市宝山区园康路300号2幢8层
法律状态 -

摘要

摘要 一种基于深度学习网络的病理图像分割方法，该方法利用卷积神经网络实现分割，所述该方法模拟原始图像到标签图像的映射来实现分割，其实施步骤为设计多重塔型卷积网络、图像预处理、训练参数设置和训练模型；编码器前段采用深度分离卷积能够有效降低模型的参数值，同时避免卷积冗余；编码后段的塔形多尺度卷积模块能有效增强编码器对多尺度信息的提取；解码器多输出结构及双约束损失函数能够有效的应对图像目标的多尺度问题；使用该方法能解决当前精度低及无法应对多尺度的问题，为计算机辅助诊断提供技术支持。