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本发明公开了一种基于深度学习的自动判读KI67病理切片的方法。包括第一步，采集数据并标注；第二步，制作真标准；将所有标注数据划分训练集，验证集与测试集；第三步，设计模型架构与损失函数，训练模型直到收敛；第四步，模型预测与后处理；第五步，评估模型表现；第六步，解析模型输出，并将结果可视化。本发明的主要目的是将KI67切片镜下视野内所有细胞进行定位与种类判别，然后对阳性肿瘤细胞和阴性肿瘤细胞进行分别计数，最后算出KI67值，以此值作为KI67病理切片的判读标准。
(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 113192047 A
(43)申请公布日 2021.07.30
(21)申请号 202110529098.X
(22)申请日 2021.05.14
(71)申请人 杭州
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