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申请/专利权人：中山大学附属第一医院

摘要：本申请提供一种甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型构建方法和装置。其中，在准备训练数据时，将对全景病理图像分割得到的图像块划分为初级数据集和高级数据集，并由病理专家对高级数据集的各个图像块添加注释标签；在训练阶段，先利用初级数据集初步训练一级网络，以训练模型识别图像块中的细胞特征的能力，之后以训练后的一级网络的参数作为二级网络的初始参数，并利用高级数据集对二级网络进行微调，得到用于识别有用信息区域的甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型。如此，基于病理专家的注释标签有助于加深神经网络对有用信息区域的理解，其次，两级训练微调方案可以综合学习客观的细胞特征和病理专家的临床先验知识，有效提高模型的性能。

主权项：1.一种甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型构建方法，其特征在于，包括：获取预设数量的甲状腺细胞的全景病理图像，以建立甲状腺细胞病理图像数据集；其中，所述全景病理图像为通过数字化病理切片扫描仪对细胞病理涂片进行扫描得到，所述细胞病理涂片进行苏木精-伊红染色；对所述甲状腺细胞病理图像数据集中的各所述全景病理图像进行预处理，以去除图像中的污点以及将全景病理图像的红绿蓝三通道数值归一化映射至标准化参数，以保证所有的全景病理图像的颜色分布一致；将预处理后的各所述全景病理图像分割为预设大小的多个图像块；将所有图像块按照预设比例划分到初级数据集和高级数据集，并获取由病理专家对所述高级数据集中的各个图像块进行人工标注得到的注释标签；其中，所述注释标签包括有用信息图像块和背景信息图像块；利用所述初级数据集对预先构建的一级网络进行训练，得到训练后的一级网络；其中，所述一级网络用于：对输入的图像块进行反卷积以分离得到苏木精染色部分和伊红染色部分，对苏木精染色部分进行二值化处理，基于二值化处理的结果，采用分水岭算法分离黏连或部分重叠的细胞核，并通过轮廓检测方法从每个图像块获取核数和总面积的二维向量，进而基于所述二维向量识别细胞特征；利用所述高级数据集对二级网络进行微调，得到甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型，用于识别输入的图像块是否为有用信息区域；其中，所述二级网络以训练后的一级网络的参数作为初始化参数。

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百度查询： 中山大学附属第一医院 甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型构建方法和装置