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申请/专利权人：首都医科大学附属北京世纪坛医院;上海科技大学

摘要：本发明涉及一种基于多分辨率的肺癌病理图像三级淋巴结构实例分割系统和方法，该系统的数据标注和数据预处理单元用于在病理切片上标注出感兴趣区域和三级淋巴结构，进行降采样和切分图像块操作，以生成低分辨率图像训练数据；MaskR‑CNN模型训练单元用于利用数据标注和数据预处理单元生成的低分辨率图像训练数据训练一个MaskR‑CNN模型，用于进行三级淋巴结构的实例分割；三级淋巴结构分类器训练单元用于在高分辨率的图像上训练一个基于多实例学习的三级淋巴结构分类器；三级淋巴结构的识别和定量分析单元用于使用训练好的MaskR‑CNN模型和三级淋巴结构分类器对于病理图像进行三级淋巴结构的识别和定量分析。

主权项：1.一种基于多分辨率的肺癌病理图像三级淋巴结构实例分割系统，其特征在于，所述的基于多分辨率的肺癌病理图像三级淋巴结构实例分割系统包括数据标注和数据预处理单元、MaskR-CNN模型训练单元、三级淋巴结构分类器训练单元以及三级淋巴结构的识别和定量分析单元，所述的数据标注和数据预处理单元用于在病理切片上标注出感兴趣区域和三级淋巴结构，并进行降采样和切分图像块操作，以生成低分辨率图像训练数据；所述的MaskR-CNN模型训练单元用于利用所述的数据标注和数据预处理单元生成的低分辨率图像训练数据训练一个MaskR-CNN模型，用于进行三级淋巴结构的实例分割；所述的三级淋巴结构分类器训练单元用于在高分辨率的图像上训练一个基于多实例学习的三级淋巴结构分类器，该三级淋巴结构分类器用于对使用所述的MaskR-CNN模型训练单元训练好的MaskR-CNN模型的识别结果进行过滤，以提高精确度；所述的三级淋巴结构的识别和定量分析单元用于使用训练好的MaskR-CNN模型和三级淋巴结构分类器对于病理图像进行三级淋巴结构的识别和定量分析，首先用训练好的MaskR-CNN模型对HE切片进行三级淋巴结构实例分割，再用训练好的三级淋巴结构分类器对分割结果进行过滤，最后对输出进行后处理和统计，实现在病理切片上的自动三级淋巴结构识别和定量分析。

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