技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的病理图像多染色分离方法，包括以下步骤：(1)对病理染色图像进行光密度变换，得到原始病理染色图像的光密度矩阵；(2)将步骤(1)得到的光密度矩阵构建ResU‑Net模型；(3)对步骤(2)得到的ResU‑Net模型进行训练；(4)通过经步骤(3)训练后的ResU‑Net模型进行图像染色分离。该方法能够对原图像进行像素级分析，更好的分离图像中同一类组织，从而提高染色分离性能。
技术研发人员：张堃;付君红;李子杰;姜朋朋;吴建国;张培建;陆平
受保护的技术使用者：南通大学
技术研发日：2019.04.28
技术公布日：2019.08.09