摘要
本发明公开了一种基于亚区域的宫颈癌阴道镜图像癌变组织的判别系统,包括:用于对采集得到的宫颈癌阴道镜图像进行预处理的数据预处理模块;用于将预处理后的图像分为多个亚区域的亚区域处理模块;使用宫颈癌病理图像判别网络分别对输入的每张亚区域图片进行判别分类的判别分类模块;对宫颈癌病理图像判别网络进行训练,选择出性能最优的亚区域的模型训练模块;以及基于性能最优的亚区域部分,使用训练好的宫颈癌病理图像判别网络进行判别,输出癌变组织的最终判别结果的结果输出模块。本发明通过提取图像的亚区域的特征,有效提升了宫颈癌病变分类的准确性,这在临床应用中有巨大的潜力。
技术关键词
阴道镜
判别系统
图像
模型训练模块
逻辑回归模型
SMOTE算法
卷积神经网络提取
组织
输出模块
分类准确率
图片
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数据
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