[发明专利]一种细胞计数方法、系统、装置和存储介质有效
| 申请号： | 201910151420.2 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109903282B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 赵拴平;贾玉堂;徐磊;金海 | 申请（专利权）人： | 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V20/69;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 230031 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种细胞计数方法、系统、装置和存储介质。所述方法包括将待计数细胞图像输入到深度学习网络中，返回所述深度学习网络输出的细胞计数值等步骤，所述深度学习网络经过使用训练数据集进行的训练。本发明使用卷积神经网络来对待计数细胞图像进行处理，可以避免待计数细胞图像中的细胞出现的相互粘连和遮挡等情况产生的干扰，从而准确快速地输出细胞计数值。所使用的卷积神经网络所用的训练数据集的一部分是通过生成式对抗网络生成的，可以避免完全依靠人工标记来建立训练数据集导致的效率低下和数据集规模过小造成训练效果不佳的缺点，使得卷积神经网络可以得到良好的训练，具有较高的识别准确度。本发明广泛应用于图像识别技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 细胞 计数 方法 系统 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种细胞计数方法，其特征在于，包括以下步骤：将待计数细胞图像输入到深度学习网络中，返回所述深度学习网络输出的细胞计数值；所述细胞计数值用于表示所述待计数细胞图像中所包含的细胞数量；所述深度学习网络经过使用训练数据集进行的训练；所述训练数据集包括人工生成的多组标准细胞实体图像、标准细胞位置图像、标准细胞密度图像、标准标记细胞数目以及使用生成式对抗网络生成的多组细胞实体图像、细胞位置图像、细胞密度图像和标记细胞数目。
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