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本发明属于医学图像处理技术领域,具体为一种基于形变表示学习的病理图像分析方法。本发明方法包括构建自监督形变表示学习模型,用于病理图像分析,再用于病理图像的分类和分割;学习模型包括:形变模块、局部异质特征感知模块及全局同质特征感知模块;形变模块用于对图像进行弹性形变操作;局部异质特征感知模块用于学习图像中局部区域由于形变造成的结构差异信息;该模块包含特征提取器网络、多尺度特征网络和判别器网络;全局同质特征感知模块,用于实现网络对病理图像的全局特征的学习过程。本发明无需标注数据即可学习到具有提取局部
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112614131 A
(43)申请公布日 2021.04.06
(21)申请号 202110027548.5 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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