重点研发技术
肿瘤病理图像自动判读
基于频域学习的肿瘤病理图像分类技术,一方面通过将肿瘤病理图像转为频域信息进行特征提取,提升肿瘤病理图像判读的精度,另一方面依托于频域知识,构建频域卷积神经网络,从而避免因数据规模大与神经网络结构复杂造成的训练效率低的问题。基于上述两方面的研究,设计和实现基于频域的肿瘤图像自动判读系统,在实际的医疗场景中协助医疗工作者更加准确地识别恶性肿瘤,实现恶性肿瘤的早发现、早治疗划。
技术路线
研究内容
方案价值
实现路径

公开数据收集
小波变换
CNNs核初始化策略设计
卷积部件设计
卷积信道设计
模型训练
肿瘤图像自动判读系统
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