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申请/专利权人：中国医学科学院皮肤病医院(中国医学科学院皮肤病研究所)
摘要：本发明公开了基于深度学习的基底细胞癌病理组织自动识别方法及系统，属于图像识别领域。针对现有技术中存在的现有的基底细胞癌病理组织识别标准不统一、效率差的问题，本发明提供了一种基于深度学习的基底细胞癌病理组织识别自动方法及系统，通过获取基底细胞癌病理样本图像并对其进行多组织标记，在组织标记后的样本图像中提取各组织图像块作为组织分割模型的数据集，构建并训练组织分割模型，自动分割表皮、肿瘤上皮、正常组织和玻片背景；对肿瘤上皮区域进行组织特征提取，提取的图像块作为细胞分割模型的数据集，进行特征提取，筛选并融合组织特征和细胞特征，构建分类器，实现基于深度学习的基底细胞癌自动识别、判断标准化且效率高。
主权项：1.基于深度学习的基底细胞癌病理组织自动识别方法，步骤如下：1获取基底细胞癌病理图像并对其进行多组织标记；2从标记后的基底细胞癌病理图像中提取各组织图像块，提取的图像块作为多组织分割模型的数据集；3构建并训练多组织分割模型；4将待测试的病理图像进行图像块提取，作为多组织分割模型的测试集；5将步骤4中的测试集送入步骤3得到的多组织分割模型，得到基底细胞癌多组织分割结果；6提取步骤5得到的肿瘤上皮区域所在图像块，提取肿瘤上皮病理特征，并将图像块作为细胞分割模型的数据集；7将细胞分割数据集送入细胞实例分割模型进行细胞分割；8对步骤7得到的分割结果进行细胞特征提取，融合肿瘤上皮的病理特征和细胞特征构建分类器，进行基底细胞癌病理组织识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院皮肤病医院(中国医学科学院皮肤病研究所) 基于深度学习的基底细胞癌病理组织自动识别方法及系统
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