一种基于伪袋混合增强的层级MIL全切片图像分类方法
申请号：CN202510633024
申请日期：2025-05-16
公开号：CN120707920A
公开日期：2025-09-26
类型：发明专利
摘要
本发明提出了一种基于伪袋混合增强的层级MIL(多示例学习)全切片图像(Whole Slide Image，WSI)分类方法，可以解决现有WSI分类中计算复杂度高和模型泛化能力不足的问题。该方法首先通过表型聚类和分层采样将WSI分为多个伪袋，然后基于伪袋混合策略生成增强数据，最后采用多层级架构进行学习并分类。伪袋混合策略结合多层级架构通过跨样本语义对齐、标签平滑和层级兼容性，可以有效解决WSI数据中的小样本、高噪声和计算复杂性问题，并提高结果的准确度。
技术关键词
图像分类方法
层级
切片
注意力
令牌
混合袋
样本
聚类算法
高层次
特征提取器
夹角余弦
嵌入特征
语义
分层
原型
分块
度函数
代表
系统为您推荐了相关专利信息
混合网络模型
PolSAR图像
通道注意力机制
地物分类方法
编码器
字体生成方法
风格
噪声图像
编码器
表达式
关键词
发光二极管闪烁
骨传导传感器
运动传感器数据
音频
李雅普诺夫优化
令牌
推理方法
卸载算法
设备实时状态
图像去雾模型
分支
图像处理方法
解码器
注意力
