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申请/专利权人：广州方信医疗技术有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多标签学习的乳腺组织病理智能辅助诊断方法，通过乳腺组织的病理全切片图像的一类标签和二类标签对特征提取器进行训练，基于特征训练结果，对目标病理全切片图像得到大标注特征和小标注特征，基于大标注特征和小标注特征对卷积神经网络模型和多实例学习模型进行训练，得到目标卷积神经网络模型和目标多实例学习模型，将待检测病理全切片图像分别输入目标卷积神经网络模型和目标多实例学习模型，根据输出结果进行智能辅助诊断，通过利用大标注以及小标注，同时训练特征提取器和多实例学习模型，使得模型能够学习到更好的特征，提高乳腺疾病辅助诊断的准确性。
主权项：1.一种基于多标签学习的乳腺组织病理智能辅助诊断方法，其特征在于，包括：S1：对乳腺组织的病理全切片图像进行二分类大标注，得到一类标签，将乳腺组织的病理全切片图像划分为若干个相同的图像切片块，对图像切片块进行小标注，得到二类标签；S2：获取乳腺组织的病理全切片图像的一类标签和二类标签对特征提取器进行训练，基于特征训练结果，对目标病理全切片图像得到大标注特征和小标注特征；S3：基于大标注特征和小标注特征对卷积神经网络模型和多实例学习模型进行训练，得到目标卷积神经网络模型和目标多实例学习模型；S4：将待检测病理全切片图像分别输入目标卷积神经网络模型和目标多实例学习模型，根据输出结果进行智能辅助诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州方信医疗技术有限公司 一种基于多标签学习的乳腺组织病理智能辅助诊断方法
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