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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明提出了一种子宫内膜图像的癌变特征增强处理方法，属于图像增强技术领域，主要流程包括获取子宫内膜数据集，对数据集进行预处理操作，获得子宫内膜图像块数据集；细节优化提取模块通过集成卷积和注意力操作，同时捕获局部细节和全局上下文信息，提取多尺度特征；细节信息融合模块将不同阶段的多尺度特征图上采样到相同分辨率，并在这些特征图之间执行逐元素相加操作，从而融合深层和浅层特征；全切片图像分类模块通过自监督的学习方式实现对子宫内膜癌良恶性的分类。
主权项：1.一种子宫内膜图像的癌变特征增强处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取子宫内膜全切片图像WSI数据集，对所述子宫内膜全切片图像进行预处理操作，包括细胞区域分割、细胞轮廓提取、细胞区域修复和保存，获取WSI内的细胞区域作为感兴趣区域ROI，采用滑动窗口的方法将感兴趣区域ROI分割成多个大小相同且不重叠的图像块；S2、建立一种基于自监督学习的WSI图像处理模型，所述WSI图像处理模型包括细节优化提取模块OFEM、细节信息融合模块DIFM和WSI图像分类模块WCIM；S21、所述细节优化提取模块OFEM用于增强并提取图像块中的特征；S22、所述细节信息融合模块DIFM用于对多个图像块的特征信息进行整合；S23、所述WSI图像分类模块WCIM用于对WSI图像进行良恶性的分类；S3、将所述步骤S1预处理的子宫内膜全切片图像数据集输入到所述步骤S2WSI图像处理模型中，通过图像块特征增强技术提取图像块的多尺度和多级特征，训练基于自监督学习的WSI图像处理模型并及时更新参数，输出子宫内膜癌良恶性的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种子宫内膜图像的癌变特征增强处理方法
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