申请/专利权人：浙江华诺康科技有限公司

申请日：2022-08-01

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117541527A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T3/4038;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本申请涉及格林森分级预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，对待预测前列腺病理图像进行划分得到若干patch图像，组成待预测patch图像集；对待预测前列腺病理图像进行缩放，得到与待预测patch图像集中的每个patch图像中心点相同、尺寸相同、且分辨率不同的图像，作为patch图像关联的图像对；将待预测patch图像集中的每个patch图像及其关联的图像对，输入到多分辨率分割网络模型，得到每个patch图像的格林森分级的预测结果；将每个预测结果进行拼接，得到待预测前列腺病理图像的格林森分级的预测结果，有效提高前列腺病理组织的格林森分级效率。

主权项：1.一种格林森分级预测方法，用于预测前列腺病理图像的格林森分级，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对待预测前列腺病理图像进行划分得到若干第一patch图像，组成待预测patch图像集；对所述待预测前列腺病理图像进行缩放，得到与所述待预测patch图像集中的每个所述第一patch图像中心点相同、尺寸相同、且分辨率不同的图像，作为所述第一patch图像关联的第一图像对；将所述待预测patch图像集中的每个所述第一patch图像及其关联的第一图像对，输入到训练完备的多分辨率分割网络模型，得到每个所述第一patch图像的格林森分级的预测结果；所述多分辨率分割网络模型用于对所述第一patch图像及其关联的所述第一图像对进行信息融合，得到所述第一patch图像的格林森分级；将所述待预测patch图像集中的所有所述第一patch图像的格林森分级的预测结果进行拼接，得到所述待预测前列腺病理图像的格林森分级的预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江华诺康科技有限公司 格林森分级预测方法、装置、计算机设备和存储介质

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