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申请/专利权人：浙江省肿瘤医院
摘要：本发明属于图像处理领域，提供了一种基于生成对抗网络的CT图像生成HE病理图像的方法及系统，包括获取患者的图像数据和病理诊断结果，对CT图像进行处理，获得CT图像特征；利用CT图像特征生成第一伪病理图像，判别第一伪病理图像的真实性，得到第一损失；利用第一损失和第一伪病理图像生成第二伪病理图像，判别第二伪病理图像的真实性，得到第二损失；将判别器中的病理诊断模型迁移到伪病理诊断任务中，并根据病理诊断结果，优化模型参数，获得训练好的伪病理诊断模型。本发明基于CT上肿瘤的全局特点生成体现肿瘤微观结构特征的伪病理图像，并构建伪病理鉴别诊断模型，提升肿瘤病理亚型的无创诊断精度，在术前为肿瘤患者提供个性化的治疗决策建议。
主权项：1.基于生成对抗网络的CT图像生成HE病理图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者的CT图像、HE病理图像以及病理诊断结果，对CT图像进行特征提取，获得CT图像特征；利用CT图像特征生成第一伪病理图像，判别第一伪病理图像的真实性，得到第一损失；将第一损失作为生成条件，第一伪病理图像作为输入，生成第二伪病理图像，判别第二伪病理图像的真实性，得到第二损失；将判别器中的病理诊断模型迁移到伪病理诊断任务中，并根据病理诊断结果，优化模型参数，获得训练好的伪病理诊断模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省肿瘤医院 基于生成对抗网络的CT图像生成HE病理图像的方法及系统
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