一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统

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一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统
申请号:CN202410707272
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118570170B
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统,其中,方法包括:步骤1:获取类器官ATP标注数据集;步骤2:根据类器官ATP标注数据集,确定学习单位;步骤3:基于多示例学习的深度网络模型,根据学习单位,确定ATP分析模型;步骤4:获取目标分析影像;步骤5:将目标分析影像输入ATP分析模型,获得分析结果。本发明的一种基于多示例学习的类器官ATP分析方法及系统,确定类器官ATP标注数据集中的学习单位,引入多示例学习的深度网络模型学习每个学习单位的特征,训练ATP分析模型。ATP分析模型根据输入的目标分析影像,确定分析结果,提高了ATP分析模型的鲁棒性,分析结果的精度更高。
技术关键词
肿瘤类器官 生物发光法 深度网络模型 标签 分析方法 输入分析模型 数据 报告 影像 语义 策略 分析系统 图像 分析子系统 编码 特征提取器 标记 精度
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