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公开(公告)号:CN118379514A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410825457.X
申请日:2024-06-25
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种子宫内膜图像的癌变特征增强处理方法,属于图像增强技术领域,主要流程包括获取子宫内膜数据集,对数据集进行预处理操作,获得子宫内膜图像块数据集;细节优化提取模块通过集成卷积和注意力操作,同时捕获局部细节和全局上下文信息,提取多尺度特征;细节信息融合模块将不同阶段的多尺度特征图上采样到相同分辨率,并在这些特征图之间执行逐元素相加操作,从而融合深层和浅层特征;全切片图像分类模块通过自监督的学习方式实现对子宫内膜癌良恶性的分类。