发明专利已授权

基于Transformer的多尺度二阶病理图像分类方法及系统

📄 申请号：CN202311810060.5 📄 发布日：2026/05/19

著录项目信息

申请日

2023-12-27

公开号

CN117496323A

公开日

2024-02-02

申请人

泰山学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_44 , G06V10_52 , G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06T7_00 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

病理诊断, 医学影像分析, 辅助诊断, 数字病理

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摘要

本公开提出一种基于Transformer的多尺度二阶病理图像分类方法及系统，涉及图像处理领域。方法包括：获取待分类病理图像，进行预处理；将预处理后的待分类病理图像输入至Swin网络中，提取待分类病理图像的多尺度特征；将多尺度特征包含的单尺度特征分别输入至二阶池化模块和一阶池化模块，提取单尺度二阶特征、一阶特征；分别对单尺度二阶特征、一阶特征进行类别预测并联合，获得单尺度预测分数；融合多个单尺度预测分数，输出待分类病理图像类别预测结果。本公开通过考虑不同阶段的二阶特征，并融合一阶、二阶特征，充分挖掘了特征之间的细节信息，克服了传统方法无法捕获详细信息的缺陷，从而提高乳腺癌病理图像分类的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

联合一阶和二阶特征的脑肿瘤MRI图像分类方法及系统

当前第 / 件

一种甲苯咪唑半抗原、人工抗原和甲苯咪唑单克隆抗体及其制备与应用

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G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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