一种基于图卷积网络的数字病理图像的分割与分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202010155023.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111369565A | 公开（公告）日 | 2020-07-03 |
| 申请公布号 | CN111369565A | 申请公布日 | 2020-07-03 |
| 分类号 | G06T7/10;G06T9/00;G06N3/04 | 分类 | - |
| 发明人 | 王大寒;叶海礼;李建敏;朱顺痣;朱晨雁 | 申请（专利权）人 | 麦克奥迪（厦门）医疗诊断系统有限公司 |
| 代理机构 | 北京市炜衡律师事务所 | 代理人 | 麦克奥迪（厦门）医疗诊断系统有限公司 |
| 地址 | 361000 福建省厦门市湖里区火炬高新区新丰三路3号麦克奥迪大厦二楼A区（3） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于图卷积网络的数字病理图像分割与分类方法，包括以下步骤：步骤S1：输入全切片的数字病理图像；步骤S2：利用滑动窗口方法获得图像块；步骤S3：对每个图像块进行编码、解编码，获得图像块分割结果；将图像块分割结果拼接，可得到整图分割结果；步骤S4：根据图像块分割结果计算每个图像块的特征，用图像块特征构建图卷积网络；步骤S5：利用构建的图卷积网络对整图提取特征，用分类器进行分类，得出诊断结果。本发明实现了在对数字病理图像进行准确病灶区域分割的同时得出辅助诊断结果，可应用于乳腺癌、肺癌等癌症的检测与辅助诊断领域。 |
