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申请/专利权人：山东大学齐鲁医院
摘要：本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备，其技术方案为通过多维度提取图像的特征向量后，将特征向量的聚类和生长区域分割相结合，采用特征向量代替像素值，图像块特征向量的匹配代替像素值匹配，从而实现整个图像的分割，从而让离散的图像块变为连通到一起的完整区域，提升了最终的病理分型识别模型的识别精度，本发明可自动提取贲门数字病理图片的特征，辅助贲门癌的内镜病理分型，有助于提升临床诊疗效率，有较高的临床及科研应用价值。
主权项：1.基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统，其特征在于，包括：图像获取模块，被配置为：获取贲门组织病理扫描图像；特征提取模块，被配置为：对贲门组织病理扫描图像切块，计算每个图像块的灰度共生矩阵和每个灰度共生矩阵的多个特征量，并组合多个特征量形成特征向量；病理特征分割模块，被配置为：将特征向量的聚类和生长区域分割算法相结合，采用特征向量代替像素值，图像块特征向量的匹配代替像素值匹配，对图像分割得到多个病理特征区域；病理特征分割模块中，所述将特征向量的聚类和生长区域分割算法相结合，包括：对每个图像块的特征向量第一次聚类，得到离散的图像块平面分布；对同一类别图像块的平面分布第二次聚类，得到图像块平面分布位置特征次类划分；对位置特征次类划分后的同一类别进行位置重心计算，得到区域生长分割的初始目标块；若计算后的位置重心不在当次类划分类别块上，则以距离重心最近的当次类划分类别块作为生长分割的初始目标块；以初始目标块为种子点，以图像块特征向量的欧式距离为匹配机制，通过区域生长算法对图像进行分割，将种子点在完整图像上进行计算，得到局部分割图像；病理分型识别模块，被配置为：将多个病理特征区域逐一经过训练后的病理分型识别模型得到每一个病理特征区域的分型结果。
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百度查询： 山东大学齐鲁医院 基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备
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