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基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统

申请号: CN202311317823.2
申请人: 北京透彻未来科技有限公司
申请日期: 2023/10/12

摘要文本

本发明提供了一种基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统,包括样本获取模块用于根据癌变器官种类在病理样本数据库中获取多种切片样本,并将多种切片样本输入到极深卷积神经网络中;图像标注模块用于对多种切片样本进行预处理获得海量图像块,基于历史诊断结果分别对所述海量图像块进行像素级癌标注,获得训练图像块;模型训练模块用于基于训练图像块对极深卷积神经网络进行训练,建立泛癌病理诊断模型;辅助诊断模块用于基于泛癌病理诊断模型对输入的待诊断切片进行诊断,获得像素级诊断结果,本发明快速准确地识别和定位肿瘤细胞、分级肿瘤恶性程度,减少主观判断的影响,提供一致性和可重复性的诊断结果,为医生提供可靠病理诊断参考基础。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311317823.2
申请日 2023/10/12
公告号 CN117373695A
公开日 2024/1/9
IPC主分类号 G16H70/60
权利人 北京透彻未来科技有限公司
发明人 王书浩
地址 北京市海淀区莲花池东路39号6层608

专利主权项内容

1.一种基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统,其特征在于,包括:样本获取模块,用于根据癌变器官种类在病理样本数据库中获取多种切片样本,并将多种切片样本输入到极深卷积神经网络中;图像标注模块,用于对多种切片样本进行预处理获得海量图像块,基于历史诊断结果分别对所述海量图像块进行像素级癌标注,获得训练图像块;模型训练模块,用于基于训练图像块对极深卷积神经网络进行训练,建立泛癌病理诊断模型;辅助诊断模块,用于基于泛癌病理诊断模型对输入的待诊断切片进行诊断,获得像素级诊断结果。