摘要
本发明涉及一种伴肠母细胞分化的胃腺癌肿瘤图像分割方法及存储介质,方法包括以下步骤:获取若个数量的伴肠母细胞分化的胃腺癌确诊病例的WSI图像;获取WSI图像中对肿瘤区域绘制的感兴趣区域,以及像素级标注注释;结合WSI图像和标注注释,通过滑窗遍历的方式得到预设尺寸的病例图像块;按照预设比例对WSI图像进行划分得到训练集、验证集及测试集;根据划分得到的训练集、验证集及测试集对卷积神经网络模型Swin‑Unet进行训练,得到最终的肿瘤语义分割模型。肿瘤语义分割模型的自注意力结构可以较好的解决特征的长距离依赖的问题,同时采用了跳跃连接的方式减少了数据传输过程中的信息损失。
技术关键词
肿瘤图像分割方法
语义分割模型
卷积神经网络模型
石蜡组织块
优化卷积神经网络
图像块
组织切片
切片扫描仪
训练集
HE染色
格式
感兴趣
优化器
尺寸
像素
坐标
注意力
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卷积神经网络模型
坐标系
双边分割网络
语义分割模型
分支
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智能化设计方法
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力学
卷积神经网络模型
起重机运行状态
解码器
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信号处理平台
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样本
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