[发明专利]一种基于细粒度识别的混杂细胞种类鉴定方法有效
| 申请号： | 201810608329.4 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN109117703B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 林浩添;黄凯;王东妮;汪瑞昕;康德开 | 申请（专利权）人： | 中山大学中山眼科中心;中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人： | 周郑奇;林名钦 |
| 地址： | 510060 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种基于细粒度识别的混杂细胞种类鉴定方法，包括如下步骤：预先建立细粒度识别卷积神经网络模型和细胞图像数据库，细胞图像数据库中包括有混种细胞图像，混种细胞图像为包括多种类型细胞的图像；S1、收集混种细胞图像；S2、将混种细胞图像输入细粒度识别卷积神经网络模型中，得出细胞种类热图；S3、对混种细胞图像进行阈值化，得到细胞区域二值图像；S4、结合细胞区域二值图像和细胞种类热图，得到细胞种类鉴定结果。本发明根据细胞形态特征的特异性进行细胞种类的精确识别，避免了传统细胞种类鉴定方法耗时较长、过程繁琐的缺点。模型能够学习到细粒度细胞形态特征，通过纹理等信息识别细胞种类，具有较高的识别准确率及鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 识别 混杂 细胞 种类 鉴定 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于细粒度识别的混杂细胞种类鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：预先建立细粒度识别卷积神经网络模型和细胞图像数据库，细胞图像数据库中包括有混种细胞图像，混种细胞图像为包括多种类型细胞的图像；S1、收集混种细胞图像；S2、将混种细胞图像输入细粒度识别卷积神经网络模型中，得出细胞种类热图；S3、对混种细胞图像进行阈值化，得到细胞区域二值图像；S4、结合细胞区域二值图像和细胞种类热图，得到细胞种类鉴定结果。
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