一种基于子空间聚类的自监督癌症检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，系统包含：模型训练模块、图像处理模块及结果输出模块。本发明专利技术建立一个用于癌症判别的分类模型，并将其应用于临床病理的智能化诊断中；当接收到待检测的病理图像时，首先进行预处理操作，预处理操作旨在提取病理图像中的关键特征，以便更好地进行癌症判别；将预处理后的病理图像输入到已训练好的癌症判别分类模型中，进行判别，得到待检测病理图像的预测结果；预测结果将被展示在病理医生的诊疗界面上，同时生成诊断报告，病理医生根据预测结果和诊断报告来做出更准确的癌症诊断和治疗决策，从而提高病理诊断的准确性和效率；以提供更准确的癌症判别结果，辅助医生进行诊断和治疗决策。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种基于子空间聚类的自监督癌症检测系统。

技术介绍

1、病理图像是通过显微镜观察经过染色处理的组织切片而获取的图像，随着科学技术的不断进步，计算机为病理图像的分析起到了良好的辅助作用，智慧病理是指利用先进的计算机技术和算法对病理图像进行高效、精准的分析和诊断。染色多样性对病理分析存在较大的影响，因为不同的染色方法和实验条件可能导致图像之间的颜色和纹理差异。自监督学习是一种无需人工标注数据的训练方法，通过学习输入数据的内在结构和表征来完成任务，子空间聚类是一种聚类技术，通过发现数据中的低维子空间来组织和分析高维数据；自监督学习可以帮助智慧病理系统在无需大量标注数据的情况下学习获取与染色无关的特征，从而提高检测和诊断的准确性。

2、现有技术一，申请号：cn201510290950.7公开了一种癌症检测设备，包括摄像装置和处理装置。其中，摄像装置用于拍摄第一时刻的检测容器和第二时刻的检测容器，分别得到第一时刻图像和第二时刻图像，其中，检测容器包括尿样区和检测试剂区，尿样区和检测试剂区分别加有被检测的尿液样本和检测试剂，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，包含：

2.如权利要求1所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，图像处理模块的预处理操作包含：缩放、切割、子空间划分及特征提取。

3.如权利要求1所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，模型训练模块，包含：

4.如权利要求3所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，图像集划分子模块的训练集与测试集的比例为7：3。

5.如权利要求3所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，模型训练模块，还包含：训练集修正子模块，负责不需要修正训练集，则...

【技术特征摘要】

1.一种基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，包含：

2.如权利要求1所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，图像处理模块的预处理操作包含：缩放、切割、子空间划分及特征提取。

3.如权利要求1所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，模型训练模块，包含：

4.如权利要求3所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，图像集划分子模块的训练集与测试集的比例为7：3。

5.如权利要求3所述的基于子空间聚类的自监督癌症检测系统，其特征在于，模型训练模块，还包含：训练集修正子模块，负责不需要修正训练集，则采用当前的训练集对癌症判别分类模型进行训练；需要修正训练集则利用分类模型，从训练集中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王书浩，赵方正，
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：