摘要
本发明提供了一种基于人工智能的幽门螺杆菌免疫组化染色结果判读方法及系统,涉及病理诊断技术领域。方法的步骤依次包括获取全视野数字图像、执行颜色标准化与去噪归一化预处理、利用第一深度学习模型检测菌体候选区域并输出边界框及空间位置信息,采用第二深度学习模型进行显色情况分类,输出阳性概率值,并基于设定阈值完成分级判定,统计阳性面积比例生成切片级判读结论,结合空间信息生成结构化判读报告。本发明可有效提升幽门螺杆菌染色结果的自动判读效率与准确性,降低人为误差,增强病理诊断的智能化与标准化水平。
技术关键词
判读方法
深度学习模型
染色
组织切片
视野
拉普拉斯
像素
颜色
背景抑制算法
病理诊断技术
报告
生成时间信息
协方差矩阵
卷积特征提取
掩模
检测菌体
图像获取单元
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
网络主体
数据
电池荷电状态预测
市区工况
预后预测模型
乳腺癌预后预测
免疫细胞
数据
深度学习模型
深度学习模型
卷积神经网络模型
积层
控制策略
温控
辅助作业系统
抓料机
环境感知数据
AR眼镜
子模块
硝化装置
LSTM神经网络模型
预警系统
卷积神经网络模型
数据处理模块