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申请/专利权人：广州金域医学检验中心有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种基于深度学习模型的胃炎中幽门螺杆菌的辅助检测方法，包括：通过训练好的检测模型对胃活检病理切片的数字图像进行处理，获得检测结果，具体包括：识别胃黏膜组织区域，获取胃黏膜组织区域的面积；识别胃黏膜的表面区域；基于胃黏膜的表面区域，识别胃粘膜隐窝区域，获取胃粘膜隐窝区域的面积；基于胃活检病理切片的数字图像识别出的区域，进行幽门螺杆菌定量和定位判读，获得判读结果；生成检测报告包括所述胃黏膜组织区域的面积、所述胃粘膜隐窝区域的面积和所述判读结果；可以更准确进行胃炎中幽门螺杆菌的定量、定位判读，为幽门螺杆菌相关胃炎的治疗，提供更加精准化、规范化、标准化的病理诊断服务。
主权项：1.一种基于深度学习模型的胃炎中幽门螺杆菌的辅助检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取胃活检病理切片的数字图像；通过训练好的检测模型对所述胃活检病理切片的数字图像进行处理，获得检测结果，具体包括：识别胃黏膜组织区域，获取所述胃黏膜组织区域的面积；识别胃黏膜的表面区域；基于所述胃黏膜的表面区域，识别胃粘膜隐窝区域，获取所述胃粘膜隐窝区域的面积；基于所述胃活检病理切片的数字图像识别出的区域，进行幽门螺杆菌定量和定位判读，获得判读结果；生成检测报告，所述检测报告包括所述胃黏膜组织区域的面积、所述胃粘膜隐窝区域的面积和所述判读结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州金域医学检验中心有限公司 基于深度学习模型的胃炎中幽门螺杆菌的辅助检测方法
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