公开(公告)号：CN117952969B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410346862.3

申请日：2024-03-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 李忠涛 ,  李雅其 ,  郝春燕 ,  郭庆北 ,  王凯 ,  张波 ,  张玉璘

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于选择注意力的子宫内膜癌分析方法及系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出了选择注意力模块，通过采样学习token和K_token之间的稀疏关联来预测更新K_token，降低了传统自注意力的计算量，且K_token能够提供视觉内容上更有意义的信息，从而提高了捕获全局依赖的效率。对大尺寸病理切片进行标注、预处理后，使用滑动窗口进行切割，得到N张小的补丁图像，使用基于选择注意力的主干网络对补丁图像进行检测，得到组织细胞的良恶性结果，从而提高了子宫内膜癌病理切片的识别效果。

公开(公告)号：CN117952969A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410346862.3

申请日：2024-03-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 李忠涛 ,  李雅其 ,  郝春燕 ,  郭庆北 ,  王凯 ,  张波 ,  张玉璘

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于选择注意力的子宫内膜癌分析方法及系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出了选择注意力模块，通过采样学习token和K_token之间的稀疏关联来预测更新K_token，降低了传统自注意力的计算量，且K_token能够提供视觉内容上更有意义的信息，从而提高了捕获全局依赖的效率。对大尺寸病理切片进行标注、预处理后，使用滑动窗口进行切割，得到N张小的补丁图像，使用基于选择注意力的主干网络对补丁图像进行检测，得到组织细胞的良恶性结果，从而提高了子宫内膜癌病理切片的识别效果。