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基于种子点标注的弱监督病理图像分割系统及方法 

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申请/专利权人:北京透彻未来科技有限公司

摘要:本发明提供基于种子点标注的弱监督病理图像分割系统及方法,其中,系统包括:种子点标注子系统,用于获取种子点标注图像;初始分割子系统,用于基于SeedNet算法,根据种子点标注图像,训练初始神经网络模型,并获取弱监督信息;弱监督子系统,用于根据弱监督信息,获取符合训练要求的目标神经网络模型;优化子系统,用于基于后处理技术,对目标神经网络模型的目标病理图像分割结果进行优化,获得优化结果。本发明的基于种子点标注的弱监督病理图像分割系统及方法,利用种子点标注图像确定弱监督信息,根据弱监督信息迭代训练目标神经网络模型进行病理图像分割,极大降低了医生在病理图像标注过程中的工作量和时间成本。

主权项:1.基于种子点标注的弱监督病理图像分割系统,其特征在于,包括:种子点标注子系统,用于获取种子点标注图像;初始分割子系统,用于基于SeedNet算法,根据种子点标注图像,训练初始神经网络模型,并获取训练过程中的弱监督信息;弱监督子系统,用于根据弱监督信息,对初始神经网络模型进行迭代训练,获取符合训练要求的目标神经网络模型;分割子系统,用于根据获取的分割任务和目标神经网络模型,确定目标病理图像分割结果;优化子系统,用于基于后处理技术,对目标病理图像分割结果进行优化,获得优化结果;种子点标注子系统,包括:人工标注模块,用于获取人工标注的第一标注图像;机器标注模块,用于获取智能标注的第二标注图像;整合模块,用于将第一标注图像和第二标注图像共同作为种子点标注图像;人工标注模块,包括:待标注界面生成子模块,用于根据获取的待标注图像,生成待标注界面;标注结果获取子模块,用于获取目标医生在待标注界面上的第一标注结果;采纳值获取子模块,用于获取第一标注结果的采纳值;第二标注结果确定子模块,用于若采纳值大于等于预设的采纳值阈值,将对应第一标注结果作为第二标注结果;第一标注图像生成子模块,用于根据第二标注结果,生成第一标注图像;采纳值获取子模块,包括:标注过程获取单元,用于获取第一标注结果的标注过程;过程特征图绘制单元,用于根据标注过程特征化的特征化结果,绘制对应于标注过程的过程特征图;标注依据获取单元,用于将过程特征图输入预设的标注依据预测模型,获取标注依据预测模型输出的标注依据;合理值分析单元,用于基于预设的标注依据合理性分析模型,对标注依据进行合理性分析,获取合理值,并与对应第一标注结果进行关联;历史分割结果获取单元,用于获取目标医生的历史标注记录对应的历史分割结果;分割过程确定单元,用于确定历史分割结果的分割过程;分割质量获取单元,用于获取历史分割结果的分割质量;相关值分析单元,用于根据分割过程,对历史标注记录和分割质量进行相关性分析,获得相关值;配对值确定单元,用于基于预设的分割质量-相关值-配对值库,确定配对值,并与对应第一标注结果进行关联;采纳值确定单元,用于累加计算第一标注结果关联的合理值和配对值,获得采纳值。

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