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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京億陽信通科技有限公司申請(qǐng)的專利一種病理圖像分類裝置、方法及裝置的使用方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114529749B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011227352.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種病理圖像分類裝置、方法及裝置的使用方法是由魏湘國設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種病理圖像分類裝置、方法及裝置的使用方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種病理圖像分類裝置，所述裝置包含：圖像數(shù)據(jù)集生成單元，用于對(duì)形態(tài)學(xué)數(shù)字切片采樣，生成小塊圖像數(shù)據(jù)集一；還用于對(duì)形態(tài)學(xué)數(shù)字切片采樣，結(jié)合設(shè)定的數(shù)據(jù)集規(guī)則，生成小塊圖像數(shù)據(jù)集二；區(qū)域分類單元，用于計(jì)算出小塊圖像數(shù)據(jù)集一中小塊圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測區(qū)域分類標(biāo)簽；結(jié)合預(yù)定的區(qū)域分類規(guī)則，將小塊圖像在形態(tài)學(xué)數(shù)字切片上合成區(qū)域；病理分類單元，用于計(jì)算出小塊圖像數(shù)據(jù)集二中小塊異常圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測病理分類標(biāo)簽；再通過計(jì)算位于同一異常區(qū)域內(nèi)的小塊異常圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測病理分類標(biāo)簽，獲得所述異常區(qū)域的病理分類標(biāo)簽。本發(fā)明還公開一種病理圖像分類方法；一種病理圖像分類裝置的使用方法。通過本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)更加快速、準(zhǔn)確的病理圖像分類。

本發(fā)明授權(quán)一種病理圖像分類裝置、方法及裝置的使用方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種病理圖像分類裝置，其特征在于，所述裝置包含： 圖像數(shù)據(jù)集生成單元，用于對(duì)形態(tài)學(xué)數(shù)字切片進(jìn)行采樣，生成小塊圖像數(shù)據(jù)集一，所述形態(tài)學(xué)數(shù)字切片是病理圖像的載體，所述小塊圖像數(shù)據(jù)集一包含所有小塊圖像數(shù)據(jù)；還用于對(duì)所述形態(tài)學(xué)數(shù)字切片進(jìn)行采樣，結(jié)合設(shè)定的數(shù)據(jù)集規(guī)則，生成小塊圖像數(shù)據(jù)集二，所述小塊圖像數(shù)據(jù)集二僅包含小塊異常圖像數(shù)據(jù)； 區(qū)域分類單元，用于接收所述圖像數(shù)據(jù)集生成單元生成的小塊圖像數(shù)據(jù)集一中的小塊圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)造淺層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)一，計(jì)算出所述小塊圖像數(shù)據(jù)集一中全部小塊圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測區(qū)域分類標(biāo)簽；結(jié)合預(yù)定的區(qū)域分類規(guī)則，將所述小塊圖像在形態(tài)學(xué)數(shù)字切片上合成區(qū)域，并將所述區(qū)域的區(qū)域分類標(biāo)簽寫入所述形態(tài)學(xué)數(shù)字切片的標(biāo)注；所述區(qū)域包含正常區(qū)域、異常區(qū)域； 病理分類單元，用于接收所述圖像數(shù)據(jù)集生成單元生成的小塊圖像數(shù)據(jù)集二中的小塊異常圖像數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型二，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)二，計(jì)算出所述小塊圖像數(shù)據(jù)集二中全部小塊異常圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測病理分類標(biāo)簽；將位于同一異常區(qū)域內(nèi)的所述小塊異常圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測病理分類標(biāo)簽輸入線性回歸模型，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)三，計(jì)算位于所述同一異常區(qū)域內(nèi)的小塊異常圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測病理分類標(biāo)簽，獲得所述異常區(qū)域的病理分類標(biāo)簽并寫入所述形態(tài)學(xué)數(shù)字切片的標(biāo)注。

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