公开(公告)号：CN115861638A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202210725977.4

申请日：2022-06-24

Applicant: 福州大学

Inventor： 李兰兰 ,  陈孟铌 ,  王大彪 ,  耿艺

IPC: G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种融合多个多尺度特征提取的病理切片图像分类方法及系统，该方法包括以下步骤：在训练过程，先对训练用的病理切片图像进行图像预处理，得到一个训练数据集，然后使用同一个训练数据集对三个基于多尺度特征提取的病理切片图像分类网络Net1、Net2、Net3进行训练，得到相应的三个训练好的模型model_1、model_2、model_3；在测试过程，对测试用的病理切片图像也进行图像预处理，得到测试数据集，然后利用三个训练好的模型对测试数据集进行预测，得到各自的分类值score1、score2、score3，然后结合权重对这三个值进行投票，得到最终的分类值scoref。该方法及系统有利于提高图像分类的准确性。