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:2026/09/17

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

技术画像

所属领域

应用场景

病理诊断, 医学影像分析, 辅助诊断, 数字病理

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。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117496323A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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