公开(公告)号：CN119418044A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411340841.7

申请日：2024-09-25

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 周镜璇 ,  韩国强 ,  刘再毅 ,  韩楚 ,  林佳泰 ,  罗靖鑫 ,  曹琨 ,  钟雨萍 ,  吴宏江 ,  乐俊聪 ,  王浩 ,  石镇维

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于原型引导的自优化弱监督病理组织图像分割模型，包括分类阶段和分割阶段；在分类阶段，训练一个分类模型，为分割阶段的伪监督分割生成伪标注；分别在BCSS‑WSSS和LUAD‑HistoSeg数据集上用CAMs对测试集的分割性能进行了评估；然后选择在测试集上表现最好的检查点作为最终权值，生成cam、相似图、融合cam和细化伪掩码；在分割阶段，通过伪掩码训练一个分割模型；在测试集和验证集上评估模型的性能。本发明以更加有效的方式弥补弱监督带来的信息差，从而解决欠激活问题，并引入基于多层特征亲和关系的自优化方法来去噪，同时采用可靠区域学习的策略降低噪声影响。