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申请/专利权人：上海派影医疗科技有限公司
摘要：本发明给出了一种适用于多类型病理图像的自动标注方法及系统，包括将已上传的病理图像通过已训练完毕的深度学习模型进行分类识别得到病理图像的分类结果、各分类的位置坐标以及各分类相对应的概率，并对识别为肿瘤区域的部分进行自动标注生成标注结果，并在病理图像中显示所述肿瘤区域的标注结果，若病理专家认为所述标注结果有误，则对所述标注结果进行包括增加标注、修改标注和删除标注后重新标注在内的操作，病理专家针对所述标注结果给出审核结果和诊断意见。本发明根据基于聚类分析的病理图像自动标注算法，给出病理图像的XML的矢量图标注，设计了医生审核功能，保证自动标注的准确性，并与医院实际流程相结合，缓解了病理专家的工作量。
主权项：1.一种适用于多类型病理图像的自动标注方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：病理专家上传病理图像，编辑已上传的病理图像的相关信息，对所述已上传的病理图像信息、所述已上传的病理图像对应的疾病类型以及所述已上传的病理图像对应的病患信息进行查看、增加、修改、删除的操作；S2：根据所述已上传的病理图像中显示的疾病类型的不同，将所述已上传的病理图像送入与疾病类型相对应的已训练完毕的深度学习模型进行识别，得到所述已上传的病理图像的分类结果、各分类的位置坐标以及各分类相对应的概率，通过基于密度的聚类算法，对病理图像的分块利用已训练完毕的深度学习模型进行分类识别得到分类结果和各分类的位置坐标，根据所述分类结果和所述各分类的位置坐标进行聚类，计算每一个分类的概率均值、标准差以及方差；当一个分类的概率均值、标准差以及方差大于一定的阈值时，保留该分类，否则，删除该分类；并对识别为肿瘤区域的部分进行自动标注生成标注结果，并在病理图像中显示所述肿瘤区域的标注结果，将所述标注结果返回给病理专家；S3：病理专家查看所述标注结果，若认为所述标注结果有误，则对所述标注结果进行包括增加标注、修改标注和删除标注后重新标注在内的操作，病理专家针对所述标注结果给出审核结果和诊断意见。
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