申请/专利权人：北京透彻未来科技有限公司

申请日：2023-08-28

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117152509B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G16H50/20;G16H30/00;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明提供了基于级联深度学习的胃部病理诊断与分型系统，包括：监督信息增强标注分系统，对胃部病理图像级数据进行像素级标注，通过弱监督学习框架对标注进行进一步的细化，获得精细像素级标注；跳跃连接系列诊断模型分系统，通过跳跃连接残差网络的多尺度空洞卷积神经网络结构，对带有精细像素级标注的图像块进行训练，获得跳跃连接系列诊断模型；多分类炎症分型模型；系列级联病理切片流转分系统，将跳跃连接系列诊断模型进行级联，获取级联系统胃部病理诊断模型，对新输入胃部数字病理切片进行流转；循环测试炎症分型输出分系统，通过胃部病理大数据对级联系统胃部病理诊断模型进行测试炎症分型，获取胃部病理炎症分型结果。

主权项：1.基于级联深度学习的胃部病理诊断与分型系统，其特征在于，包括：监督信息增强标注分系统，获取胃部病理图像级数据，对胃部病理图像级数据进行像素级标注，通过弱监督学习框架对标注进行进一步的细化，获得精细像素级标注；跳跃连接系列诊断模型分系统，通过跳跃连接残差网络的多尺度空洞卷积神经网络结构，对带有精细像素级标注的图像块进行训练，获得跳跃连接系列诊断模型；跳跃连接系列诊断模型包括：胃癌检测识别模型、胃癌分型模型、多分类良性分型模型及多分类炎症分型模型；系列级联病理切片流转分系统，将跳跃连接系列诊断模型进行级联，获取级联系统胃部病理诊断模型，对新输入胃部数字病理切片进行流转，获取胃部病理流转诊断数据；循环测试炎症分型输出分系统，通过胃部病理大数据对级联系统胃部病理诊断模型进行测试炎症分型，获取胃部病理炎症分型结果；将胃部病理流转诊断数据与胃部病理炎症分型结果输出生成胃部组织切片病理诊断与分型数字报告；跳跃连接系列诊断模型分系统包括：残差网络层数选择子系统，根据深度神经网络层级，自动选择跳跃连接残差网络层数；恒等映射跳跃连接子系统，根据跳跃连接残差网络层数，通过恒等映射设置跳跃连接线跨越层级，获取跳跃连接残差网络；跳跃连接系列诊断模型子系统，根据跳跃连接残差网络，构建跳跃连接残差网络的多尺度空洞卷积神经网络结构，对带有精细像素级标注的图像块进行训练，获得跳跃连接系列诊断模型；跳跃连接系列诊断模型子系统包括：胃癌检测识别模型识别模块，通过胃癌检测识别模型对胃癌区域进行识别检测；胃癌分型模型识别模块，通过胃癌分型模型多分类识别低分化胃癌、中分化胃癌、高分化胃癌、高级别异性增生或高级别上皮内瘤变、印戒细胞癌与粘液腺癌；多分类良性分型模型识别模块，通过多分类良性分型模型多分类识别低级别异性增生或低级别上皮内瘤变、肠化与炎症；多分类炎症分型模型识别模块，通过多分类炎症分型模型多分类识别慢性胃炎、急性胃炎或活动性胃炎与胃萎缩；系列级联病理切片流转分系统包括：诊断模型系统级联子系统，将跳跃连接系列诊断模型进行级联，获取级联系统胃部病理诊断模型；胃部数字病理切片流转子系统，通过级联系统胃部病理诊断模型，对新输入胃部数字病理切片进行流转，获取胃部病理流转诊断数据；通过级联系统胃部病理诊断模型，对新输入胃部数字病理切片进行流转包括：数字切片首先经过胃癌检测识别模型，有癌区域经过胃癌分型模型，无癌区域经过多分类良性分型模型，最后炎症区域经过多分类炎症分型模型；循环测试炎症分型输出分系统包括：循环测试分型架构子系统，通过胃部病理大数据对级联系统胃部病理诊断模型进行测试，形成胃部病理诊断循环测试分型架构；胃部病理炎症分型子系统，根据胃部病理诊断循环测试分型架构，对胃部病理流转诊断数据进行炎症分型，获取胃部病理炎症分型结果；胃部病理数字报告子系统，将胃部病理流转诊断数据与胃部病理炎症分型结果通过胃部病理诊断循环测试分型架构输出，生成胃部组织切片病理诊断与分型数字报告。

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