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摘 要:本发明公开一种基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法,包括以下步骤:(1)获取结直肠全景数字病理图片:(2)将结直肠的全景数字图像分割;(3)训练样本图像的建立;(4)提取不同类别的组织深度特征;(5)利用分类器和提取的组织深度特征对分割图像中的组织进行类别的判别;(6)将步图像分类结果拼接,判别出整张图片的组织分类;(7)按照分块坐标将图像进行拼接在一起;本发明对结直肠全景数字病理图像进行分割,利用滑动窗口和训练的模型对所有分割图像依次标记组织类型,同时,利用分类器和提取的组织深度特征对组织进行类别的判别,得到图像分类结果,分类准确,分类速度快。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710516329.7 | 专利名称: | 基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法 |
申请日: | 2017-06-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/11搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |