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摘要：本发明公开了一种病理图像成像质量评估方法，属于医学影像质量控制领域，利用采集的光学显微镜在多个离焦平面拍摄到的病理图像，构建病理图像离焦数据集；对离焦病理图像数据集进行预处理；建立基于频域特征的病理图像质量评估网络；利用组合损失函数，优化训练得到优化后基于频域特征的病理图像质量评估深度神经网络模型；利用优化后的病理图像质量评估网络，输出病理图像质量等级。本发明采用端到端深度学习模型，提出了频率卷积模块，提取了病理图像的频率特征，提高了病理图像质量评估的性能，鲁棒性好且适应性强。
主权项：1.一种病理图像成像质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建病理图像数据集；S2、对病理图像数据集进行预处理；S3、构建基于频域特征的病理图像成像质量评估深度神经网络模型；S4、通过预处理后的病理图像数据集对所构建的深度神经网络模型进行训练和优化；S5、将待判定的病理图像输入优化后的病理图像成像质量评估深度神经网络模型，得到病理图像的成像质量评估等级。
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百度查询： 江苏微控生物科技有限公司 一种病理图像成像质量评估方法
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