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申请/专利权人：中山大学附属第一医院
摘要：本申请公开了一种基于多示例学习和病理图像的克罗恩病检测方法，方法包括获取若干病理图像，并获取每个病理图像对应的切片特征，其中，若干病理图像对应同一目标对象，且每个病理图像均包括预设数量的图像块；基于各切片特征确定各病理图像各自对应的切片预测结果；基于各切片特征确定目标对象的对象特征，并基于对象特征和所述切片特征确定所述目标对象的对象预测结果。本申请在提取到病理图像对应的切片特征后，基于切片特征确定病理图像的切片预测结果和目标对象特征，然后基于切片水平的特征和病患水平的特征确定目标对象预测结果，将切片和病患水平共同作用于克罗恩病检测的过程，提高了克罗恩病检测准确性，降低误诊率。
主权项：1.一种基于多示例学习和病理图像的克罗恩病检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干病理图像，并获取每个病理图像对应的切片特征，其中，若干病理图像对应同一目标对象，且每个病理图像均包括预设数量的图像块；基于各切片特征确定各病理图像各自对应的切片预测结果；基于各切片特征确定目标对象的对象特征，并基于对象特征和所述切片特征确定所述目标对象的对象预测结果，具体包括：对于每个切片特征，在所述切片特征中选取若干典型特征；基于所述若干典型特征在预设特征库中选取若干参考特征；将所述若干典型特征和若干参考特征进行交互，以得到若干更新典型特征和若干更新参考特征，其中，所述交互方式是指基于双向随机游走机制进行特征传播交互；基于所述切片特征、若干更新典型特征和若干更新参考特征，确定所述切片特征对应的病理图像的切片预测结果；其中，所述在所述切片特征中选取若干典型特征具体包括：对于切片特征中的每个图像块特征以高斯函数线性组合方式进行建模，得到特征分布模型；通过对特征分布模型进行迭代，以在切片特征中选取若干典型特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学附属第一医院 基于多示例学习和病理图像的克罗恩病检测方法
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