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申请/专利权人：北京透彻未来科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于病理大模型的语义分割模型构建方法，包括：将目标病理图像输入至病理大模型进行分析，且基于分析结果输出目标特征图像块；将目标特征图像块作为语义分割模型的输入，并基于语义分割模型为目标特征图像块配置语义类别参数，且基于配置结果对目标特征图像块进行降维操作，获得每个目标特征图像块的关键语义信息；根据目标特征图像块的关键语义信息并基于窗口参数将目标特征图像块进行汇聚，且基于汇聚结果获取初级语义信息；基于初级语义信息对汇聚结果进行拼接，获得对目标病理图像的语义分割结果；提高了语义分割的灵活性、扩展性与适用性，使医疗专业人员能够更准确地理解分割结果，为临床决策提供支持。
主权项：1.一种基于病理大模型的语义分割模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1：将目标病理图像输入至病理大模型进行分析，且基于分析结果输出目标特征图像块；步骤2：将目标特征图像块作为语义分割模型的输入，并基于语义分割模型为目标特征图像块配置语义类别参数，且基于配置结果对目标特征图像块进行降维操作，获得每个目标特征图像块的关键语义信息；步骤3：根据目标特征图像块的关键语义信息并基于窗口参数将目标特征图像块进行汇聚，且基于汇聚结果获取初级语义信息；步骤4：基于初级语义信息对汇聚结果进行拼接，获得对目标病理图像的语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京透彻未来科技有限公司 一种基于病理大模型的语义分割模型构建方法
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