一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置

摘要

本发明公开了一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置，所述方法包括：获取若干一定尺寸的经良恶性标注的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像；用获取的图像组成训练集，并对训练集进行数据扩增；生成初步卷积神经网络；用扩增后的训练集训练初步卷积神经网络，优化其参数，使其可判断甲状腺肿瘤细胞学涂片图像中细胞的良恶性，从而形成成熟卷积神经网络；获取待分类的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像，用成熟卷积神经网络对该图像中的细胞进行良恶性判断：图像中所有细胞均判断为良性则输出良性结果，图像中有至少一个细胞为恶性则输出恶性结果。所述方法及装置用于辅助医生对甲状腺肿瘤进行诊断，提高诊断的准确率。