一种基于深度学习的睾丸病理组织细胞类型自动识别统计系统

本发明提出了一种基于深度学习的睾丸病理组织细胞类型自动识别与统计系统，旨在通过先进的图像处理和分析技术，显著提高医学诊断的效率和准确性。系统采用自适应图像预处理技术，优化图像质量以适应深度学习模型的需求。结合深度半监督学习标注方法，有效减少了病理医师标注的工作量，同时提高了标注的准确性。多任务深度学习模型的设计允许同时进行细胞类型的识别和比例统计，增强了模型的泛化能力。此外，模型解释性可视化技术的应用，提高了模型的透明度和医生对诊断结果的信任度。集成学习优化策略进一步确保了识别结果的准确性。本系统通过一系列创新技术，为睾丸病理组织的自动化诊断提供了一种高效、准确的解决方案。