摘要
本申请提供一种乳腺癌HER2蛋白表达对照区域的智能识别量化方法、装置、设备及存储介质。涉及数字病理图像分析和人工智能医疗技术领域。该方法包括:构建数据集;其中,所述数据集包括多个用于区分对照区域与组织区域的切片缩略图以及设定倍放大倍率下切割的全部对照区图像块;构建目标检测模型,并进行训练得到训练后的目标检测模型;构建多任务检测模型,利用所述数据集对多任务检测模型进行训练,得到训练后的多任务检测模型;训练后的多任务检测模型以WSI图像以及WSI图像经过目标检测模型处理后的输出作为输入,输出量化结果。本申请可以实在免疫组化HER2对照区定量分析中实现更高的特征提取准确性。
技术关键词
染色
多任务
强度
特征点
计算机执行指令
噪声数据
检测损失
网络
缩略图
标签
数值
融合特征
人工智能医疗技术
图像块
模型训练模块
检测头
多尺度
切片
教师
系统为您推荐了相关专利信息
人脸图像数据
快速动作
图像分割
多任务
Linux系统
外设控制系统
深度神经网络模型
外设控制方法
控制策略
多任务联合训练
图像识别系统
语义向量
特征点
编码特征
图像识别方法
特征向量值
集群
平台调度方法
调度控制器
分布式存储技术