[发明专利]基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统有效
| 申请号： | 201810866451.1 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110796661B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 程胜华;吕晓华;曾绍群;刘越;田靓 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统，包括：将若干真菌显微图像分为正样本与负样本，同时对正样本中的菌丝进行标记得到标记后的正样本；将未标记的负样本和标记后的正样本进行切片和样本增强操作，生成可供进行深度学习的训练数据集；构建深度卷积神经网络模型，读取训练数据集生成用于分割检测的分割模型，以采用分割模型识别待检测真菌显微图像中的致病相和非致病相后，用热值图表示全局的真菌显微图像，并且将致病相结构在待检测真菌显微图像中的轮廓描绘出来。通过本发明不仅对真菌显微图像进行分类，而且能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 真菌 显微 图像 分割 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法，其特征在于，包括：/n(1)将若干真菌显微图像分为正样本与负样本，同时对所述正样本中的菌丝进行标记得到标记后的正样本，其中，所述正样本为包含致病相菌丝结构的图像，所述负样本图像为完全不包含致病相菌丝结构的图像；/n(2)将未标记的正样本、标记后的正样本和所述负样本进行切片和样本增强操作，生成可供进行深度学习的训练数据集；/n(3)构建深度卷积神经网络模型，读取所述训练数据集生成用于分割检测的分割模型，以采用所述分割模型识别待检测真菌显微图像中的致病相和非致病相后，用热值图表示全局的真菌显微图像，并且将致病相结构在所述待检测真菌显微图像中的轮廓描绘出来。/n
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