公开(公告)号：CN114037720A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111211187.6

申请日：2021-10-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋红 ,  朱翊铭 ,  杨健 ,  付天宇 ,  肖德强

IPC: G06T7/12 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G16H30/20 ,  G16H70/60

Abstract: 基于半监督学习的病理图像分割与分类的方法及装置，有效解决图像的尺度变化问题，更改网络的结构，使其同时执行分割和分类，解决全视野切片中样本的类不平衡问题，提高分类与分割的性能。方法包括：(1)使用基于Swin‑Transformer Blocks的U形网络结构，从图像数据中提取多尺度信息；(2)在上采样中，采用密集连接；(3)利用细胞图像的点注释进行弱监督分割，采用注释点和几何约束的负边界稀疏监督，结合点到区域的空间拓展的Voronoi划分策略来执行粗分割；在精细分割阶段，通过轮廓敏感约束函数，进一步利用未修饰图像中的边缘先验知识来调整核轮廓；(4)在网络中，修改最后的线性映射层，使其能同时输入分割和分类的结果。