摘要
本发明公开了一种口腔癌诊断模型构建方法,基于DeepLabv3+,增加辅助分支为所述诊断模型提供位置信息,增加SCConv注意力,以实现对口腔癌多组织类别病理图像的分割处理。该方法包括,获取对所述诊断模型的训练的样本集标注数据集ORA‑TCGA和ORA‑Nine,将数据集组织类别划分为肿瘤、上皮、间质、淋巴血管以及骨骼肌和脉管,再使用OCMS‑Net进行诊断模型训练与预测。诊断模型基于OCMS‑Net,包括主分支A和辅助分支B,主分支A的输入为口腔癌病理图像,输出为分割掩码,分割掩码用不同颜色代表不同的组织类型;辅助分支B的输入为口腔癌病理图像,输出为细胞核的二元分割图和核像素距离图。
技术关键词
分支
像素
组织
图像
病理诊断系统
诊断模块
语义特征
肿瘤
脉管
网络
深度学习模型
解码器
计算机程序产品
处理器
注意力
血管
电子设备
距离信息
淋巴
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跨模态融合特征
估计方法
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语义特征
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机器人基坐标系
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标定方法
瓦楞纸箱
神经网络模型
数据
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热处理
取水构筑物
Delaunay三角剖分
阈值分割算法
声光
数据