一种基于卷积神经网络的病理图像质量分析方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的病理图像质量分析方法，属于深度学习技术领域；包括步骤S1，预备标注好的病理图像；步骤S2，通过标注好的病理图像对语义分割模型进行训练；步骤S3，获取待分析病理图像的组织前景区域；步骤S4，在组织前景区域中，基于训练后语义分割模型，通过滑动窗口推理进行预测；步骤S5，基于前景预测图的全部缺陷切片的面积和与待分析病理图像的面积比率计算得到样本优良率，判断样本优良率是否超过设定阈值，如果是，则输出质量合格，如果否，则输出质量不合格。上述技术方案的有益效果是：减少了人工介入，提高了病理切片的质量和质控效率，能够广泛使用。