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公开(公告)号:CN115406841A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202211049474.6
申请日:2022-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/84 , G06V40/14 , G06V20/69 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱和深度学习的肾小球区域精准检测方法及系统,包括:步骤1.获取已标注的高光谱显微图像;步骤2.基于区域标注,对实例分割网络进行训练;步骤3.获取待分析图片,将其输入训练好的实例分割网络中,得到待分析图片中各个系膜基质和与其关联的毛细血管袢区域的位置;步骤4.计算各个系膜基质和与其关联的毛细血管袢区域的面积比;步骤5.输出彩色病理图文报告。本发明将根据医生的临床经验主观阅片变为根据计算机的深度学习客观阅片——自动划分高光谱图像上的系膜基质和与其关联的毛细血管袢,计算二者的面积比,实现定量化分析。
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