[发明专利]一种基于神经网络的膀胱癌检测方法在审
| 申请号： | 201910623222.1 | 申请日： | 2019-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110533630A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 李恒宇;杨万辉;岳涛;罗均;谢少荣 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 31205 上海上大专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 陆聪明<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的膀胱癌检测方法，包括以下步骤：（1）采集尿脱落细胞图像样本；（2）训练尿脱落细胞分类网络；（3）采集尿脱落细胞样本；（4）获取尿脱落细胞图像；（5）将尿脱落细胞图像输入尿脱落细胞分类网络检测，获取癌症诊断结果；（6）通过高内涵同步检测方法获取癌细胞的电学特性，机械特性及形貌纹理等高内涵数据；（7）通过高内涵数据对膀胱癌进行分期分级诊断。该方法利用深度神经网络识别尿脱落细胞图像获取膀胱癌诊断结果，同时通过高内涵同步检测方法获取癌细胞高内涵数据，实现对膀胱癌的分期分级诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 脱落细胞 膀胱癌 分类网络 同步检测 癌细胞 分级 神经网络识别 采集 形貌 膀胱癌检测 诊断 癌症诊断 电学特性 神经网络 图像获取 图像输入 图像样本 诊断结果 纹理 等高 样本 图像 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的膀胱癌检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)采集尿脱落细胞图像样本；/n(2)训练尿脱落细胞分类网络；/n(3)采集尿脱落细胞样本；/n(4)获取尿脱落细胞图像；/n(5)将尿脱落细胞图像输入尿脱落细胞分类网络检测，获取癌症诊断结果；/n(6)通过高内涵同步检测方法获取癌细胞的电学特性，机械特性及形貌纹理等高内涵数据；/n(7)通过高内涵数据对膀胱癌进行分期分级诊断。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海大学，未经上海大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910623222.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
