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基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)細(xì)胞病理圖像輔助診斷系統(tǒng)

944   編輯:管理員   來(lái)源:中冶有色技術(shù)網(wǎng)  
2023-03-19 06:56:01
本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)細(xì)胞病理圖像輔助診斷系統(tǒng),包括切邊圖像模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊和輔助診斷模型模塊;所述切邊圖像模塊用于獲取并分割全掃描細(xì)胞病理圖像,確定分割圖像;所述深度學(xué)習(xí)模塊用于基于預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法,對(duì)所述分割圖像進(jìn)行訓(xùn)練處理,確定病變細(xì)胞的病變類(lèi)別和相對(duì)位置;所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊用于基于預(yù)設(shè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,對(duì)所述分割圖像進(jìn)行分析處理,確定病變細(xì)胞的診斷閾值;其中,所述診斷閾值包括細(xì)胞分?jǐn)?shù)閾值和診斷個(gè)數(shù)判別閾值;所述輔助診斷模型模塊用于基于所述診斷閾值,按照所述病變細(xì)胞的病變類(lèi)別和相對(duì)位置,生成輔助診斷模型。
聲明:
“基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)細(xì)胞病理圖像輔助診斷系統(tǒng)” 該技術(shù)專(zhuān)利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專(zhuān)利(論文)的發(fā)明人(作者)
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