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摘要：本申请提供的一种基于组织病理图像的胶质瘤分级方法、装置、设备及介质，通过将获取到的待检测的WSI图像输入到预先训练得到的胶质瘤分级模型中，得到该待检测的WSI图像对应的胶质瘤恶性级别，然后保存该胶质瘤恶性级别，以实现智能诊断，辅助医生进行诊断，增强了胶质瘤诊断结果的客观性，使得诊断准确性提高。
主权项：1.一种基于组织病理图像的胶质瘤分级方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的组织病理全扫描WSI图像；将所述待检测的WSI图像输入到预先训练得到的胶质瘤分级模型中，得到所述待检测的WSI图像的胶质瘤恶性级别；保存所述待检测的WSI图像的胶质瘤恶性级别；所述将所述待检测的WSI图像输入到预先训练得到的胶质瘤分级模型中，得到所述待检测的WSI图像的胶质瘤恶性级别，包括：对所述待检测的WSI图像进行数据预处理，得到不同放大倍数下的图像块，所述图像块为所述待检测的WSI图像的子图像；将各个放大倍数下的图像块，输入到特征提取网络中进行特征提取，得到各个图像块对应的特征向量；分别对各个图像块对应的特征向量进行聚类，得到各个放大倍数下的特征向量的分类，并根据各个放大倍数下的特征向量的分类，得到第一预设数量的感兴趣区域ROI子包，所述ROI子包中包括第二预设数量的特征向量，所述ROI子包中包括不同放大倍数下的特征向量；通过多示例特征聚合算子将所述ROI子包内的特征向量进行聚合，生成所述ROI子包的特征表示；将所述ROI子包的特征表示通过MLP模块进行分类，预测所述ROI子包的胶质瘤恶性级别；根据各个ROI子包的胶质瘤恶性级别，确定所述待检测的WSI图像的胶质瘤恶性级别。
全文数据：
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百度查询： 清华大学 基于组织病理图像的胶质瘤分级方法、装置、设备及介质
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