申请/专利权人：深思考人工智能科技(上海)有限公司

申请日：2020-10-27

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112330613B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T5/70;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.02.26#实质审查的生效;2021.02.05#公开

摘要：本发明公开了一种细胞病理数字图像质量的评价方法及系统，本发明实施例基于现有的细胞学领域知识，通过注意力模型、卷积神经网络及循环卷积神经网络等技术，对细胞病理数字图像的质量从局部到全局地进行评价，得到了整张图像的质量评价的可靠性。这样，本发明实施例在大量可靠标注数据和深度学习技术的支撑下，学习得到细胞病理数字图像质量的准确评估，且具有优秀的泛化性能，从而能够为医生或者人工智能的最终阅片提供有力的支持，避免由于细胞病理数字图像质量差造成结果的假阴性，从而准确地对细胞病理数字图像进行评价。

主权项：1.一种细胞病理数字图像质量的评价方法，其特征在于，包括：采集细胞病理涂片的数字图像并保存；将采集的细胞病理数字图像，切分为设置的若干个图像片patch，对每个patch进行预处理；对预处理后的每个patch使用设置的注意力模型生成注意力热图；将所述每个patch与所述注意力热图进行相乘后，输入到设置的卷积神经网络进行处理，得到细胞病理数字图像的局部风险评估系数；将得到的细胞病理数字图像的局部风险评估系数，采用设置的循环卷积网络进行全局判断，得到细胞病理数字图像的全局风险评估系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深思考人工智能科技(上海)有限公司 一种细胞病理数字图像质量的评价方法及系统

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