一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块制造技术

本发明专利技术公开了医学图像分析技术领域的一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块。所述图卷积模块按顺序由图卷积层、非线性激活函数层和图池化层组成1个图卷积模块，Graph图像输入图卷积层，图卷积层采用图注意力卷积，图注意力卷积设有多头注意力机制；非线性激活函数层采用ReLU、Leaky ReLU或PReLU为非线性激活函数；图池化层采用EdgePool作为图池化分类。本发明专利技术具有很强的特征提取能力和识别能力，有效降低病理图片的数据量，为高效的病理图识别的图神经网络Graph构建打下了坚实基础。构建打下了坚实基础。构建打下了坚实基础。

【技术实现步骤摘要】
一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块


[0001]本专利技术涉及医学图像分析
的一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块。

技术介绍

[0002]组织细胞学病理检查是肿瘤诊断的金标准，病理图像是显微镜对病理组织细胞切片成像，图像是一张巨图(一般都在5万x5万像素以上,甚至数十万x数十万像素)。病理医生对整个病理片子下分类诊断结论，需要综合微观特征和宏观特征。采用人工智能来辅助诊断，基于深度学习对病理片子识别分类，对病理片子图像的特征提取是非常重要的前提，只有提取到了有效可靠特征后，例如后面的分类器才能实现准确分类，虽然人工智能来辅助诊断取得了部分良好结果，但在思路上对整个病理图像从微观到宏观的建模的考虑很不充分，因此其模型预测效果和病理医生的期望往往相差甚远。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对上述现有技术中存在的问题，提出一种采用图神经网络来实现高效提取病理片子特征的用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块。
[0004]本专利技术是通过如下技术方案实现的：/>[0005]一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块，其特征在于：所述图卷积模块按顺序由图卷积层、非线性激活函数层和图池化层组成1个图卷积模块，Graph图像输入图卷积层，图卷积层采用图注意力卷积，图注意力卷积设有多头注意力机制；非线性激活函数层采用ReLU、Leaky ReLU或PReLU为非线性激活函数；图池化层采用EdgePool作为图池化分类。2.根据权利要求1所述一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块，其特征在于：所述多头注意力机制采用1或2或4个head。3.根据权利要求1所述一种用于组织细胞学病理片图像特征抽取的图卷积模块，其特征在于：所述图池化分类采用边收缩的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：严庆兵，朱宏彬，刘超，
申请(专利权)人：上海鹏冠生物医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：