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发明公开
一种基于深度学习的宫颈腺癌Silva分型系统审中-实审

公开(公告)号：CN118015354A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410146121.0

申请日：2024-01-31

申请人： 山东大学齐鲁医院

发明人： 刘青青 , 董涛涛 , 崔保霞 , 张晓芳

IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06T7/00

摘要： 本发明属于医疗图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的宫颈腺癌Silva分型系统，包括：全数字病理切片图像获取模块，用于获取待分析病理切片的全数字图像；全数字病理切片图像分类模块，用于基于训练后的Silva3‑AI深度学习模型对全数字病理切片图像进行特征提取及分析，得到全数字病理切片图像的类型；Silva3‑AI深度学习模型包括依次连接的视觉转换器模型、图像排序模块以及递归神经网络模型；本发明构建的Silva3‑AI深度学习模型可以高通量、自动化的进行Silva病理类型的诊断，使用NVIDIA Tesla M40处理器分析一张病理切片的时间约为90秒，提升了图像分型效率。