一种基于深度学习的全玻片肝病理图像脂肪变性评估方法

本发明涉及深度学习技术领域，具体为一种基于深度学习的全玻片肝病理图像脂肪变性评估方法，首先结合多种形态学特征和色彩特征得到瓦片筛选分数，通过此分数对全玻片肝病理图像进行自动且快速地瓦片筛选，然后利用深度学习技术对感兴趣瓦片进行分割，快速得到各个瓦片的精确脂肪分数，进一步得到全玻片肝病理图像的脂肪分数。本发明通过快速生成标准化输入数据，帮助了深度学习模型高效处理医疗场景中海量的全玻片肝病理图像资源，能够客观、准确、快速地定量全玻片肝病理图像中的脂肪变性程度，从而提高全玻片肝病理图像脂肪量化精度和效率。