申请/专利权人：北京透彻未来科技有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876307A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06T7/136

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供了一种基于频谱增强的医学图像处理系统，包括：预处理模块针对源域病理切片图像和目标域病理切片图像进行频谱分析获得图像的高频成分和低频成分；数据增强模针对源域病理切片图像的低频成分进行数据增强处理；中间处理模将源域病理切片图像数据增强后的低频成分与源域病理切片图像的高频成分结合得到中间域病理切片图像；模型训练模块获取医学图像分类模型，并利用中间域病理切片图像针对医学图像分类模型进行模型训练得到训练好的医学图像分类模型；模型应用模块将目标域病理切片图像输入训练好的医学图像分类模型进行模型处理得到目标域病理切片图像的分类结果。本发明减少对医学图像分类模型泛化能力的影响，提高分类结果的准确性。

主权项：1.一种基于频谱增强的医学图像处理系统，其特征在于，所述医学图像处理系统包括：预处理模块、数据增强模块、中间处理模块、模型训练模块和模型应用模块；所述预处理模块，用于针对源域病理切片图像和目标域病理切片图像进行频谱分析，获取源域病理切片图像和目标域病理切片图像的高频成分和低频成分；所述数据增强模块，用于根据目标域病理切片图像的低频成分针对源域病理切片图像的低频成分进行数据增强处理，得到源域病理切片图像数据增强后的低频成分；所述中间处理模，用于将源域病理切片图像数据增强后的低频成分与源域病理切片图像的高频成分结合，得到中间域病理切片图像；所述模型训练模块，用于获取医学图像分类模型，并利用中间域病理切片图像针对医学图像分类模型进行模型训练，得到训练好的医学图像分类模型；所述模型应用模块，用于将目标域病理切片图像输入训练好的医学图像分类模型进行模型处理，得到目标域病理切片图像的分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京透彻未来科技有限公司 一种基于频谱增强的医学图像处理系统

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