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摘要：本发明公开了一种基于数字化病理切片的膀胱癌TNM分期方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，方法为：识别膀胱癌病理切片图像的组织区域；对ResNet‑50模型进行预训练，使得ResNet‑50模型具备膀胱癌病理切片图像的特征提取能力；将膀胱癌病理切片图像的组织区域分割成若干个图块；利用经过预训练的ResNet‑50模型对分割的各个图块进行特征提取，得到各个图块特征，根据各个图块特征得到膀胱癌病理切片特征；根据膀胱癌病理切片特征，对膀胱癌的TNM分期进行预测。本发明能够解决现有膀胱癌TNM分期方法存在的主观性、人工标注困难和耗时等问题，从而实现更准确、更一致和更高效的膀胱癌TNM分期。
主权项：1.一种基于数字化病理切片的膀胱癌TNM分期方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，识别膀胱癌病理切片图像的组织区域；S2，对深度学习模型进行预训练，使得深度学习模型具备病理切片图像的特征提取能力；S3，将膀胱癌病理切片图像的组织区域分割成若干个图块；S4，利用经过预训练的深度学习模型对分割的各个图块进行特征提取，得到各个图块特征，根据各个图块特征得到膀胱癌病理切片特征；S5，根据膀胱癌病理切片特征，对膀胱癌的TNM分期进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 一种基于数字化病理切片的膀胱癌TNM分期方法及系统
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