一种结直肠腺瘤识别语义分割深度学习系统及构建方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种结直肠腺瘤识别语义分割深度学习系统及构建方法
申请号:CN202510015229
申请日期:2025-01-06
公开号:CN120088785B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明属于学习模型构建技术领域,提供一种结直肠腺瘤识别语义分割深度学习系统及构建方法,包括:数据集获取及处理模块,用于获取并处理结直肠腺瘤的病例影像,获得目标数据集;模型构建模块,用于基于名为苏木精和伊红的染色剂,结合半监督学习模型,构建获得H&E对抗性平均教师的语义分割深度学习模型;模型学习训练模块,用于基于目标数据集,对语义分割深度模型进行学习训练。本发明通过获取并处理结直肠腺瘤的病例影像,并基于名为苏木精和伊红的染色剂,结合半监督学习模型,构建并学习训练语义分割深度学习模型,可保证结直肠腺瘤识别语义分割深度学习系统的创建质量,为高效准确地识别结直肠腺瘤的病例影像提供基础。
技术关键词
深度学习系统 半监督学习模型 深度学习模型 对抗性 语义 教师 代表训练数据 染色剂 学生 影像 汇总测试数据 模型构建技术 阶段 训练分类器 扰动方法 策略 处理单元