一种基于深度学习级联网络方法的宫颈细胞辅助诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202110357001.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113255718B | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN113255718B | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G16H50/20（2018.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘阳;李鑫奎 | 申请（专利权）人 | 图灵人工智能研究院（南京）有限公司 |
| 代理机构 | 北京冠和权律师事务所 | 代理人 | - |
| 地址 | 210000江苏省南京市栖霞区马群街道紫东路2号C21栋212室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习级联网络方法的宫颈细胞辅助诊断方法。获取宫颈细胞的细胞病理图像，并进行预处理，生成增强图像；通过检测算法对所述增强图像进行检测，确定所述增强图像的第一病变细胞特征、第一细胞类别和病变区域；将检测后增强图像再次导入基于分类算法的分类器，对所述增强图像进行打分，根据打分分数确定第二病变细胞特征和第二细胞类别；将所述第一病变细胞特征，第一细胞类别、第二病变细胞特征和第二细胞类别和病变区域导入深度学习级联网络进行加权融合，输出融合结果；根据所述融合结果，生成辅助诊断模型。 |
