摘要
本发明公开了一种基于AI预测的胃癌图像处理方法,包括如下步骤:S1、收集并处理胃部肿瘤图像数据;S2、提取图像中的病变特征;S3、构建基于AI技术的预测模型;S4、对预测模型进行训练和验证;S5、将预测模型应用到实际诊断;S6、对预测结果进行深入解读和确定,本发明通过对预测模型进行训练和验证,使得预测模型能够学习到区分正常胃组织与病变胃癌组织的能力,以此确保模型能够有效的对病变特征中的胃癌病变特征进行识别判断,提高预测模型的预测能力,而通过对训练后的预测模型进行验证,方便进一步以结果验证的方式来确保预测模型的准确性、稳定性和泛化性,进一步保证后续胃癌诊疗的精确性和效率。
技术关键词
病变特征
图像处理方法
肿瘤
病理诊断系统
数据
形态学特征
纹理特征
图像分割
评估预测模型
图像分析
图像增强
训练预测模型
深度学习网络
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