基于多尺度深度学习的病理图像病灶区域检测方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于多尺度深度学习的病理图像病灶区域检测方法

基本信息

申请号	CN202010622537.7	申请日	-
公开（公告）号	CN111784671A	公开（公告）日	2020-10-16
申请公布号	CN111784671A	申请公布日	2020-10-16
分类号	G06T7/00(2017.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	高忠科;安建鹏;袁涛;曲志勇;马文庆	申请（专利权）人	天津富瑞隆金属制品有限公司
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	天津大学;天津富瑞隆金属制品有限公司
地址	300072天津市南开区卫津路92号
法律状态	-

摘要

一种基于多尺度深度学习的病理图像病灶区域检测方法：对病理切片图像数据进行预处理；构建全卷积神经网络，全卷积神经网络为特征金字塔结构，特征金字塔结构中自底向上的特征提取部分由一个预训练的ResNet50组成，特征金字塔结构的自顶向下部分将ResNet50输出的特征进行融合并生成最终的概率图输出，选择Adam优化器用于对全卷积神经网络参数进行梯度更新，全卷积神经网络的损失函数选用Focal Loss损失函数，对构建好的全卷积神经网络进行训练；对全卷积神经网络进行测试，是将需要进行判断病理切片图像进行预处理后，输入到训练好的全卷积神经网络中，输出为病灶区域的二值化图像。本发明为病理医生对病人病灶区域的快速判别提供有力的参考数据。