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龙图腾网恭喜陕西师范大学;山东骏腾医疗科技有限公司申请的专利一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113658139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110945693.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法是由陆铖;王昭;冯乾瑜;王亮;艾茂良设计研发完成，并于2021-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法在说明书摘要公布了：一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法，其包括如下步骤：S100：提出高密度假阳率MAFaR指标，用于度量由数字全幅组织病理图像的分割算法生成的受影响假阳性FP区域；S200：采用所述MAFaR完成对数字全幅组织病理图像分割模型的性能进行评估。该方法将通过引入MAFaR的概念，提出一个容易解释的直观指标用于评估分割模型的性能，使得能够正确反映真实的训练模型的分割性能。

本发明授权一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法在权利要求书中公布了：1.一种对数字全幅组织病理图像分割模型进行评估的方法，其包括如下步骤：S100：提出高密度假阳率MAFaR指标，用于度量由数字全幅组织病理图像的分割算法生成的受影响假阳性FP区域；S200：采用所述MAFaR完成对数字全幅组织病理图像分割模型的性能评估；其中，MAFaR被定义如下： ，其中，是凸包的面积，，是一幅MGSR图像中的凸包总数；当大于5000时，等于1；其中，所述MAFaR计算包括如下步骤：S101：估计模型分割结果MGSR中的受影响假阳性FP区域；S102：计算所述受影响假阳性FP区域的惩罚；其中，所述步骤S101进一步包括：S1011：移除较大的假阳性FP区域；S1012：估计FP像素点的密度；S1013：对FP密度图进行阈值化，获得高密度FP图；S1014：对临近的高密度FP图的像素区域进行聚类；S1015：凸包构建，用不同凸包来表示MGSR中的受影响FP区域；其中，所述步骤S102进一步包括：采用一个修正的logistic函数作为惩罚函数来惩罚受影响FP区域的面积；其中，所述步骤S1011进一步包括：S10111：获得MGSR中的FP区域，表示为BFP；S10112：从所述BFP中采用阈值法移除了大的FP区域，得到移除较大FP区域的图像，表示为BfFP；其中，所述步骤S1015进一步包括：使用每个类簇所包含的所有FP像素点作为一个点集来构造凸包，从而获得MGSR中的受影响FP区域；其中，所述修正的logistic函数为： ，其中，，。

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