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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于弱监督图神经网络的像素级皮肤病理图像分割方法，应用于医学图像处理领域，包括：将svs格式的待分割皮肤病理图像中的像素点作为图节点，并根据像素点间的相邻关系得到邻接矩阵；以此构建得到基于病理图像的图结构；将图结构输入到预先基于弱监督学习得到的图神经网络模型，得到分类结果；根据分类结果对待分割皮肤病理图像进行分割。本方法将病理图像构建成图结构，有效利用图神经网络获取图像的像素级复杂上下文信息，实现了精准分割，提升了病变区域识别和分类的准确率，最终有助于提高皮肤病理图像的临床诊断效率和准确性，同时利用弱监督学习，解决了样本不充足的问题，节省了大量的人力和时间资源。
主权项：1.一种基于弱监督图神经网络的像素级皮肤病理图像分割方法，其特征在于，包括：获取svs格式的待分割皮肤病理图像；将所述待分割皮肤病理图像中的像素点作为图节点；根据所述待分割皮肤病理图像中像素点之间的相邻关系得到邻接矩阵；根据所述图节点和所述邻接矩阵构建得到基于病理图像的图结构；将所述图结构输入到预先基于弱监督学习得到的图神经网络模型，得到分类结果；所述图神经网络模型的卷积层为图注意力卷积层；根据所述分类结果对所述待分割皮肤病理图像进行分割。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于弱监督图神经网络的像素级皮肤病理图像分割方法
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