本發明公開了基于強化學習和深度神經網絡的病理圖像自動標注方法,包括以下步驟:對染色標準化的原始病理圖像進行多尺度超像素劃分,并標記超像素的上皮概率閾值;構建超像素分類訓練集;采用基于機器學習方法訓練標記后的超像素得到學習模型,學習模型對測試圖像中的超像素進行分類,并由病理醫生對分類結果給予獎勵和懲罰,將獎勵和懲罰結果反饋給學習模型,學習模型通過獎懲機制重新做出調整;采用預先制定的方法構建端到端標注模型的訓練集;采用基于深度神經網絡的端到端學習,自動對組織區域標注分割;構建標注模型;使用預先配置好的真實數據對構建的標注模型進行測試。有益效果:能夠快速、準確、自動標注不同組織區域的學習模型。
聲明:
“基于強化學習和深度神經網絡的病理圖像自動標注方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)