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摘 要:本发明涉及一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法。包括:获取病理图像建立病理图像自监督数据集;建立域对抗自监督模型;使用病理图像自监督数据集对域对抗自监督模型进行深度学习训练;建立病理图像分割模型;使用经过深度学习后的域对抗自监督模型对病理图像分割模型进行初始化;对病理图像中的病灶区域进行像素级别标注建立病理图像分割数据集;使用病理图像分割数据集对病理图像分割模型进行深度学习训练;使用深度学习训练后的病理图像分割模型对病理图像的未知病灶区域进行分割。本发明方法,采用域对抗自监督学习的方法,有效缓解了分割模型对大量人工标注的依赖并解决了模型在不同域上分割性能波动的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110621825.5 | 专利名称: | 一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法 |
申请日: | 2021-06-02 | 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 监督学习搜索 |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |