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申请/专利权人：武汉大学人民医院(湖北省人民医院);中国地质大学(武汉)
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的病理图像数据分析方法，本申请属于人工智能领域。该方法包括：对第一病理图像数据集的每张病理图像进行癌症类型标注和多标签特征标注，更新第一病理图像数据集；创建多任务学习模型；创建联合损失函数；根据联合损失函数和更新后的第一病理图像数据集训练多任务学习模型，若多任务学习模型达到预设的模型判定标准，则训练完成；根据多任务学习模型识别病理图像的类型信息、病理特征以及癌症标志物，根据类型信息、病理特征以及癌症标志物确定诊断结果，并发送至医生的智能终端设备。本方案使得医生可以从一个模型中获取到更全面的诊断信息，减少进行多次诊断的时间，提高医疗服务的响应速度和诊断的效率。
主权项：1.基于人工智能的病理图像数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一病理图像数据集，对第一病理图像数据集的每张病理图像进行癌症类型标注以及多标签特征标注，根据标注后的病理图像更新第一病理图像数据集；其中，所述多标签特征标注包括病理特征标注以及癌症标志物标注；创建类型识别输出头以及多任务输出头，并根据所述类型识别输出头以及所述多任务输出头创建多任务学习模型；根据交叉熵损失函数以及预设的多任务输出头损失函数创建联合损失函数；根据所述联合损失函数以及更新后的第一病理图像数据集训练多任务学习模型，若所述多任务学习模型达到预设的模型判定标准，则确定所述多任务学习模型训练完成；根据所述多任务学习模型识别病理图像的类型信息、病理特征以及癌症标志物，根据所述类型信息、病理特征以及癌症标志物确定诊断结果，将所述诊断结果发送至医生的智能终端设备。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学人民医院(湖北省人民医院) 中国地质大学(武汉) 基于人工智能的病理图像数据分析方法及系统
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