摘要
本申请提供了一种基于人工智能的肾透明细胞癌图像自动分割系统及方法,涉及智能图像分割领域,其通过获取肾透明细胞癌的病理显微图像,且对所述病理显微图像进行多角度旋转以得到病理显微图像的集合,并采用基于人工智能的图像识别和分割技术来进行所述病理显微图像的集合的分析和显著化特征提取,以此根据多个病理显微图像的前景显著化特征之间聚类得到的病理显微聚类特征来智能地生成肾透明细胞癌病理显微图像语义分割结果。这样,减少了人工操作的需求,同时能够深入分析图像中的关键结构和区域,从而提供更准确的分割结果。
技术关键词
多尺度特征
自动分割系统
图像语义分割
权重特征
图像自动分割方法
图像特征提取
智能图像分割
Softmax函数
Sigmoid函数
原版
多角度
备份
图像获取模块
聚类特征
处理单元
旋转模块
系统为您推荐了相关专利信息
图像语义分割方法
深度特征提取
RGB特征
语义分割模型
子模块
负荷预测方法
多用户
负荷预测模型
变量
电力系统负荷预测技术
时序
多尺度特征
生成数据块
小波变换算法
负载均衡策略
地图资源
注意力
多尺度特征提取
深度学习模型
上采样
多模态图像数据
约束优化算法
非对称特征
板形缺陷
HOG特征