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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：描述了用于生成对放大的数字显微镜切片图像例如组织样本的图像的分类误差的预测的方法。该图像包括像素图像数据的多个图块或拼块。使用机器学习失焦分类器计算每个图块的失焦度。检索表示机器学习分类器针对多个失焦度的预期的分类器误差统计信息的数据。基于每个图块的计算的失焦度，计算预期的分类器误差统计信息到数字显微镜切片图像的每个图块的映射，从而生成每个图块的分类器误差预测。如此生成的分类器误差预测被在所有图块上汇总。
主权项：1.一种用于表征分类器的方法，所述分类器被配置为生成数字显微镜切片图像的分类标签，所述方法包括以下步骤：a获取一组切片图像，每个切片图像包括像素图像数据的图块，所述像素图像数据的图块焦点对准并与每个图像图块的基准真相标签相关联；b定义一组失焦度，并且对于每个度：1将相应量的合成失焦应用于该组切片中图像的每个图块；2计算图像中每个图块的分类误差；3计算图像中所有图块上的平均误差；c将针对在步骤b中定义的所有度在步骤b3中计算出的平均误差存储为分类器针对在步骤b中定义的失焦度的预期的误差；d对所述组中的每个切片图像重复步骤b1、b2、b3和c。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 显微镜切片图像的聚焦加权的机器学习分类器误差预测
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