[发明专利]一种基于CNN的红细胞图像亚分类方法有效
| 申请号： | 201811154965.0 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109359569B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 韦笑;秦鑫龙;王梦龙 | 申请（专利权）人： | 桂林优利特医疗电子有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 541004 广西壮族自*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于CNN的红细胞图像亚分类方法,该方法包括：该方法包括：步骤1.建立红细胞亚分类图像数据集，将数据集中每一幅图像所属的红细胞亚分类标注，获得红细胞亚分类图像弱监督训练集；步骤2.将弱监督训练集转强监督训练集；步骤3.构建深度卷积神经网络；步骤4.红细胞亚分类模型训练；步骤5.将任意一张经过步骤1预处理的红细胞图像输入到训练好的模型中，即可识别出该红细胞所属的红细胞亚分类。本发明中模型所用红细胞训练集采样自医院真实病患尿液样本，每张图像先人工标记出亚分类形成弱分类训练集，再通过图像处理手段标记细胞位置形成强分类训练集，节省了大量人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 红细胞 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN的红细胞图像亚分类方法，其特征在于，该方法包括：步骤1.建立红细胞亚分类图像数据集，将数据集中每一幅图像所属的红细胞亚分类标注，获得红细胞亚分类图像弱监督训练集；步骤2.将弱监督训练集转强监督训练集；步骤3.构建深度卷积神经网络；步骤4.红细胞亚分类模型训练；步骤5.将任意一张经过步骤1预处理的红细胞图像输入到训练好的模型中，即可识别出该红细胞所属的红细胞亚分类。
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