不同片源的域适应的处理方法及装置制造方法及图纸

技术编号:34171552 阅读:75 留言:0更新日期:2022-07-17 10:53
本发明专利技术实施例提供了一种不同片源的域适应的处理方法及装置,所述方法包括:获取不同源的病理图像;将不同源的病理图像输入到预先训练好的检测模型,确定病理图像中的异常细胞;其中,检测模型至少包括特征提取模块、压缩与激励网络模块、格拉姆矩阵、对抗网络模块和分类器,且采用样本病理图像对深度神经网络进行训练得到的,样本病理图像至少包括片源、染色方式、制片方式以及扫描方式中的一种或多种。这样,若获取到的病理图像是多片源,输入到检测模型中,保证与使用单一片源的模型有着同等级别的表现水平,并且可以减轻在从未参与过训练的片源上的域适应问题。训练的片源上的域适应问题。训练的片源上的域适应问题。

Processing method and device for domain adaptation of different film sources

【技术实现步骤摘要】
不同片源的域适应的处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
,特别是涉及一种不同片源的域适应的处理方法、装置、终端设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在世界范围内,子宫颈癌是女性第四常见癌症死因,在病症早期及时发现,及时治疗可以很大程度上提高治愈率。因此,子宫颈癌的早期诊断对女性健康有重要的意义,现代最常用的诊断方式是子宫颈液基细胞学检查(TCT)。
[0003]子宫颈液基细胞学检查是一种子宫颈细胞学诊断方法,常用于检查子宫颈癌等疾病。随着医疗数字化的发展,现代医院逐渐推进在计算机上通过检查液基涂片图像进行诊断,以取代在显微镜下直接对液基涂片进行观察和诊断的传统方法。检查步骤是:
[0004]首先,取得少量子宫颈细胞样品,通过染色和制片机制作细胞涂片;
[0005]然后,通过高分辨率扫描仪扫描细胞涂片,生成子宫颈细胞涂片图像;
[0006]最后,医生及病理专家通过计算机人工智能辅助诊断工具观察细胞有无异常并做出诊断。
[0007]由于存在域适应问题,当片源、染色方式、制片方式以及扫描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不同片源的域适应的处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取不同源的病理图像;将所述病理图像输入到预先训练好的检测模型,确定所述病理图像中的异常细胞;其中,所述检测模型至少包括特征提取模块、压缩与激励网络模块、格拉姆矩阵、对抗网络模块和分类器,且采用样本病理图像对深度神经网络进行训练得到的,所述样本病理图像至少包括片源、染色方式、制片方式以及扫描方式中的一种或多种。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述压缩与激励网络模块至少包括降采样层结构和全连层结构;所述压缩与激励网络模块连接到所述特征提取模块的输出端,所述特征提取模块的输出端输出的特征图为训练张量,所述训练张量至少包括当前训练中的样本数量、输出的通道数、每个通道的高度和每个通道的宽度。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述压缩与激励网络模块通过如下方式获得:对每个通道的高度和宽度个中间量进行全局平均池化,得到所述通道对应的压缩标量;通过两个全连接层,确定权重值;根据所述中间量和所述权重值,确定激励重构特征图。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述格拉姆矩阵用于控制各个压缩标量与激励重构特征图所占的权重。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述格拉姆矩阵通过如下方式获得:根据当前训练中的样本数量、输出的通道数和压缩与激励网络的数量,确定输入张量;根据当前训练中的样本数量和压缩与激励网络的数量,得到转置矩阵;根据所述转置矩阵和原矩阵,得到所述格拉姆矩阵;根据所述格拉姆矩阵和单位矩阵的均方误差计算损失函数,所述损失...

【专利技术属性】
技术研发人员:林黄靖胡羽张宏伟
申请(专利权)人:深圳视见医疗科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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