【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别数据智能训练，更具体地说，本专利技术涉及基于多尺度混合分析的病理图像分割模型及方法。
技术介绍
1、病理图像分析是病理学诊断的重要组成部分，通过对组织切片图像进行分割，可以帮助病理学家识别和定量化不同组织结构，从而提供准确的辅助诊断和治疗建议；目前，病理图像分割主要依赖于人工操作或基于单一尺度的自动算法；然而，由于病理图像的复杂性和多样性，现有技术存在一些问题；首先，人工操作需要耗费大量时间和精力，并且容易受主观因素的影响，导致分割结果的不一致性和主观性；其次，基于单一尺度的自动算法往往无法充分利用病理图像中的多尺度信息，导致分割结果的精度和鲁棒性有限；因此，需要一种能够全面分析和利用多尺度信息的病理图像分割方法，以提高分割结果的准确性和稳定性；如何充分利用病理图像中的多尺度信息以实现全面准确的图像分割；如何进行不同组织结构包括细胞核、细胞质或间质等自动识别和定位；以及如何识别病理图像区域如病变区域、预后关键区等问题尚待解决；因此，有必要提出基于多尺度混合分析的病理图像分割模型及方法，以至少部分地解决现有技术中存在
【技术保护点】
1.基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，多尺度混合分析数据获取模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，卷积网络分割策略模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，并行连接多分辨率子网络模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，特征拼接病理图像分割模块包括：
6.基于多尺度混合分析的病理...
【技术特征摘要】
1.基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，多尺度混合分析数据获取模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，卷积网络分割策略模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，并行连接多分辨率子网络模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于多尺度混合分析的病理图像分割模型，其特征在于，特征拼...
【专利技术属性】
技术研发人员：王书浩，
申请(专利权)人：北京透彻未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。