[发明专利]一种基于深度学习的白细胞自动分类方法及系统有效
| 申请号： | 201910281364.4 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110084150B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 李登旺;李彦;吴敬红;孔问问;薛洁;虞刚;陆华;刘丹华;王晶;沈亚娟;卢志明;张健 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 250358 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的白细胞自动分类方法及系统，该方法包括：接收白细胞图像样本集，对白细胞图像进行归一化和标准化的预处理；所述样本集测试集、验证集和训练集；将样本集中归一化和标准化的白细胞图像进行去噪；对测试集、验证集和训练集中一部分去噪后的白细胞图像进行图像边缘检测；将经过图像边缘检测和未经过图像边缘检测的两部分训练集处理的白细胞图像分别输入并行且互不干扰的深度卷积神经网络进行训练，输出经过判别网络得到分类结果，训练过程中每隔设定时间采用验证集验证；并采用测试集测试；接收待分类的白细胞图像，依次经过归一化和标准化、去噪和图像边缘检测，通过训练好的两路并行深度卷积神经网络和判别网络得到分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 白细胞 自动 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的白细胞自动分类方法，其特征在于，该方法包括：接收白细胞图像样本集，对白细胞图像进行归一化和标准化的预处理；所述样本集测试集、验证集和训练集；将样本集中归一化和标准化的白细胞图像进行去噪；对测试集、验证集和训练集中一部分去噪后的白细胞图像进行图像边缘检测；将经过图像边缘检测和未经过图像边缘检测的两部分训练集处理的白细胞图像分别输入并行且互不干扰的深度卷积神经网络进行训练，输出经过判别网络得到分类结果，训练过程中每隔设定时间采用验证集验证；并采用测试集测试；接收待分类的白细胞图像，依次经过归一化和标准化、去噪和图像边缘检测，通过训练好的两路并行深度卷积神经网络和判别网络得到分类结果。
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