公开(公告)号：CN113989297B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202111125371.9

申请日：2021-09-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张悦愉 ,  贾刚勇 ,  陈德潮 ,  顾人舒 ,  葛瑞泉

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了利用多模态的眼睑肿瘤数据进行肿瘤区域分割的方法。通常病理科对于肿瘤的诊断需要病理医生对患者的病理切片进行显微镜观察之后做出判断，这个过程往往需要大量时间和精力。本发明根据该需求公开了一种通用的端到端框架以实现眼睑肿瘤病理图像的自动分类和分割。本发明首先输入病理医生已经诊断过的患者病理切片图像以及性别年龄等文本信息，用文本分支混合UNET3+网络进行训练，得到训练好的模型。接着，输入未经诊断的患者病理图像，经过训练好的模型，即可得到该患者的诊断结果以及相关癌症区域。本发明能够自动对眼睑肿瘤中基底细胞癌和脂溢性角化病两类的病理切片进行分类，以及对病理切片中肿瘤区域得到很好的分割结果。

公开(公告)号：CN113989297A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111125371.9

申请日：2021-09-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张悦愉 ,  贾刚勇 ,  陈德潮 ,  顾人舒 ,  葛瑞泉

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了利用多模态的眼睑肿瘤数据进行肿瘤区域分割的方法。通常病理科对于肿瘤的诊断需要病理医生对患者的病理切片进行显微镜观察之后做出判断，这个过程往往需要大量时间和精力。本发明根据该需求公开了一种通用的端到端框架以实现眼睑肿瘤病理图像的自动分类和分割。本发明首先输入病理医生已经诊断过的患者病理切片图像以及性别年龄等文本信息，用文本分支混合UNET3+网络进行训练，得到训练好的模型。接着，输入未经诊断的患者病理图像，经过训练好的模型，即可得到该患者的诊断结果以及相关癌症区域。本发明能够自动对眼睑肿瘤中基底细胞癌和脂溢性角化病两类的病理切片进行分类，以及对病理切片中肿瘤区域得到很好的分割结果。