公开(公告)号：CN118397414A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410545951.0

申请日：2024-05-06

Applicant: 无锡学院

Inventor： 刘伟 ,  禹文明 ,  李军

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌组织病理图像分类的深度特征自适应融合方法，通过构建双分支深度特征自适应融合网络，从乳腺癌组织病理图像中提取出有效的多尺度特征；步骤如下：S1，获取乳腺癌组织病理图像数据集，并对图像进行预处理；S2，将预处理之后的数据同时输入到语义特征提取网络、局部细节特征提取网络，分别得到语义特征图和局部细节特征图；S3，特征融合模块将语义特征图和局部细节特征图进行加权平均和归一化处理，并输入到一个全连接层中，得到病理组织图像的分类结果；S4，根据病理组织图像的分类结果，输出相应的诊断报告。本发明能有效地提取乳腺癌组织病理图像中的语义特征和局部细节特征，提高图像分类的准确性和鲁棒性。