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公开(公告)号：CN118657978A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410668495.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00
Abstract: 基于残差注意力区分融合网络的乳腺病理图像分类网络、分类方法、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，解决乳腺组织病理图像特征信息表现不明显，乳腺癌细胞与正常细胞组织形态相似，使得网络无法有效识别乳腺病理图像良恶性各类别，各类别区分不明显的问题。本发明的网络：首先使用SE残差融合模块增强通道重要特征，抑制一些无关特征。其次通过双路残差注意力强化模块进一步增强通道和空间重要特征，降低重要特征的损失程度，增加残差结构通道数用于增加每个通道处理的特征信息。最后将类别区分模块分别添加再四个残差结构后面，得到不同层次病理特征，对特征信息进行融合，区分各类别。本发明适用于乳腺病理图像分类。
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