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申请/专利权人：天津大学
摘要：本公开提供了一种针对WSI图像的乳腺癌分类方法、电子设备，可以应用于人工智能、深度学习、医学影像处理技术领域。该方法由电子设备执行，包括：对预处理后的原始WSI图像进行区域分割，得到WSI图像，其中，WSI图像包括多个WSI图像块；将WSI图像输入分类模型的图像编码分支，输出WSI图像的图像特征；将目标元数据输入分类模型的文本编码分支，输出文本特征，其中，目标元数据与WSI图像对应；将图像特征和文本特征输入分类模型的互特征分类分支，输出第一分类结果，其中，第一分类结果包括每个WSI图像块的乳腺癌分类结果；按照WSI图像块在WSI图像中的分割位置，拼接每个WSI图像块的乳腺癌分类结果，得到第二分类结果。
主权项：1.一种针对WSI图像的乳腺癌分类方法，其特征在于，所述方法由电子设备执行，所述方法包括：对预处理后的原始WSI图像进行区域分割，得到WSI图像，其中，所述WSI图像包括多个WSI图像块；将所述WSI图像输入分类模型的图像编码分支，输出所述WSI图像的图像特征；将目标元数据输入所述分类模型的文本编码分支，输出文本特征，其中，所述目标元数据与所述WSI图像对应；将所述图像特征和所述文本特征输入所述分类模型的互特征分类分支，输出第一分类结果，其中，所述第一分类结果包括每个所述WSI图像块的乳腺癌分类结果；按照所述WSI图像块在所述WSI图像中的分割位置，拼接每个所述WSI图像块的乳腺癌分类结果，得到第二分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 针对WSI图像的乳腺癌分类方法、电子设备
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