摘要
本发明公开了一种多尺度病理全切片图像的分类方法、存储介质及程序产品,所述多尺度病理全切片图像的分类方法包括对获取到的病理全切片图像进行裁剪和重采样,得到三种不同尺度的图像块;将三种不同尺度的图像块分别送入至对应的图像特征提取模型,得到三个维度的图像特征;对所述三个维度的图像特征进行连接操作,形成特征向量;将所述特征向量输入至具有非线性激活函数的全连接神经网络中,得到各个图像块的分类结果;基于各图像块的分类结果,生成病理全切片图像的分类结果。本发明能够综合不同尺度下的病理图像特征,综合考虑微观细胞和宏观组织的特征,实现更好的分类效果。
技术关键词
图像块
分类方法
切片
图像特征提取模型
多尺度
非线性
生成方法
双三次插值
计算机程序产品
插值算法
通道
滑动窗口
可读存储介质
索引
像素
处理器
矩阵
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
时序
参数优化算法
多尺度特征融合
重构模型
门控循环单元
鲸鱼算法
风险预测方法
切片
时间片
文本数据分类方法
数据分类模型
预训练模型
数据分类系统
金融