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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请提供了一种基于人工智能的肾透明细胞癌图像自动分割系统及方法，涉及智能图像分割领域，其通过获取肾透明细胞癌的病理显微图像，且对所述病理显微图像进行多角度旋转以得到病理显微图像的集合，并采用基于人工智能的图像识别和分割技术来进行所述病理显微图像的集合的分析和显著化特征提取，以此根据多个病理显微图像的前景显著化特征之间聚类得到的病理显微聚类特征来智能地生成肾透明细胞癌病理显微图像语义分割结果。这样，减少了人工操作的需求，同时能够深入分析图像中的关键结构和区域，从而提供更准确的分割结果。

主权项：1.一种基于人工智能的肾透明细胞癌图像自动分割系统，其特征在于，包括：肾透明细胞癌病理显微图像获取模块，用于获取肾透明细胞癌的病理显微图像；病理显微图像旋转模块，用于对所述病理显微图像进行多角度旋转以得到病理显微图像的集合；病理显微图像特征提取模块，用于将所述病理显微图像的集合中的各个病理显微图像输入MBCNet模型以得到病理显微多尺度特征图的集合；病理显微特征显著化模块，用于将所述病理显微多尺度特征图的集合中的各个病理显微多尺度特征图进行基于卷积门控机制的特征前景显著化处理以得到前景显著化病理显微多尺度特征图的集合；病理显微特征聚类模块，用于将所述前景显著化病理显微多尺度特征图的集合输入反向掩码增强的特征分布聚类模型以得到聚类病理显微多尺度特征图作为聚类病理显微多尺度特征；分割结果生成模块，用于基于所述聚类病理显微多尺度特征，得到肾透明细胞癌病理显微图像语义分割结果；其中，所述病理显微特征显著化模块，包括：病理显微多尺度特征归一化处理单元，用于对所述病理显微多尺度特征图进行层归一化处理以得到归一化病理显微多尺度特征图；病理显微多尺度特征深度卷积编码单元，用于对所述归一化病理显微多尺度特征图进行基于点卷积的通道扩展和基于空洞卷积层的深度卷积编码以得到病理显微多尺度深度卷积原版特征图和病理显微多尺度深度卷积备份特征图；多尺度深度卷积门控掩码权重特征生成单元，用于将所述病理显微多尺度深度卷积原版特征图输入基于函数的前景门控掩码模块以得到病理显微多尺度深度卷积门控掩码权重特征图；病理显微多尺度特征点乘凸显单元，用于计算所述病理显微多尺度深度卷积门控掩码权重特征图和所述病理显微多尺度深度卷积备份特征图之间的按位置点乘以得到病理显微多尺度门控掩码前景凸显特征图；病理显微多尺度前景凸显特征增强单元，用于对所述病理显微多尺度门控掩码前景凸显特征图进行基于点卷积的通道收缩以得到所述前景显著化病理显微多尺度特征图。

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