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申请/专利权人：中南大学湘雅医院

摘要：本申请涉及一种病理图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待检测病理图像；采用预先训练的病理图像检测模型对待检测病理图像进行病理检测，获得病理图像检测结果；病理图像检测模型的训练过程包括：获取样本集，样本集包括对各原始病理图像进行处理后得到的病理图像；根据样本集对各神经网络模型进行训练，获得对应的各图像检测模型；神经网络模型为在原始神经网络模型中增加特征提取通道后构建的神经网络模型；采用各图像检测模型进行图像检测测试，得到对应的各图像检测测试结果；对各图像检测测试结果进行比较，根据比较结果从各图像检测模型中确定病理图像检测模型。采用本方法能够提高病理图像检测的检测精度和效率。

主权项：1.一种病理图像检测方法，所述方法包括：获取待检测病理图像；采用预先训练的病理图像检测模型对所述待检测病理图像进行病理检测，获得病理图像检测结果；所述病理图像检测模型的训练过程包括：获取样本集，所述样本集包括对各原始病理图像进行处理后得到的病理图像；确定搜索空间，所述搜索空间包括原始神经网络模型的各可插入位置；获取当前附加输入模块，将所述当前附加输入模块分别插入所述原始神经网络模型的各所述可插入位置，获得各初始神经网络模型；对各所述初始神经网络模型进行图像检测测试，得到对应的各初始检测结果；根据各所述初始检测结果确定所述当前附加输入模块的插入位置，将确定的插入位置、小于预设精度的初始检测结果对应的可插入位置从所述搜索空间中移除；获取下一个附加输入模块作为当前附加输入模块，返回将所述当前附加输入模块分别插入所述原始神经网络模型的各所述可插入位置的步骤，直至所述搜索空间为空；在确定的各所述插入位置对应的初始检测结果中，将检测精度高的初始检测结果对应的各附加输入模块及对应的插入位置，确定为可插入所述原始神经网络模型的各所述附加输入模块及对应的插入位置；所述附加输入模块用于模型训练时增加所述样本集的特征提取通道，所述附加输入模块的数量至少为一个；各所述附加输入模块在所述原始神经网络模型的可插入位置的数量与所述原始神经网络模型的非连续下采样层的层数相同，所述可插入位置的数量至少为一个；分别在所述原始神经网络模型的各模型位置插入各附加输入模块，获得构建的各所述神经网络模型；根据所述样本集对各所述神经网络模型进行训练，获得对应的各图像检测模型；采用各所述图像检测模型进行图像检测测试，得到对应的各图像检测测试结果；对各所述图像检测测试结果进行比较，根据比较结果从各所述图像检测模型中确定所述病理图像检测模型。

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