基于多元隶属函数的组织病理图像深度语义分割方法

本发明提供了一种基于多元隶属函数的组织病理图像深度语义分割方法，属于医学图像智能诊断技术领域。解决了当前存在的组织病理图像分割准确率不高、病理医生在图像分类方面易出现误判的技术问题。其技术方案为：首先使用PIL填充灰度条，统一图像灰度，使用开源技术处理图像污染，应用独热编码对分割标签分类；其次建立第一个网络模型，提取图像特征并使用全连接网络预测像素掩码；接着建立第二个网络模型进行特征提取和分割；对两次掩码进行模糊处理并设计隶属度函数计算像素隶属度；最后，将两次结果进行合成运算，生成更精确的组织病理图像分割结果。本发明的有益效果为：鲁棒性高，分割更精细，有利于医生进行诊断。