[发明专利]一种基于两阶段卷积神经网络的细胞图像分类方法有效
| 申请号： | 201911122532.1 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN110852288B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 张莉;张梦倩;王邦军 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春辉 |
| 地址： | 215104 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于两阶段卷积神经网络的细胞图像分类方法、装置、设备及可读存储介质，能够基于细胞图像分类模型实现对上皮细胞染色图像的分类，该细胞分类模型针对各类图像特征鉴别难度的不同分别设置了粗分类单元和精分类单元，在实际分类预测过程中，首先根据粗分类结果判断图像是否为易混淆类，对于非易混淆类的图像直接输出其粗分类结果，对于易混淆类的图像，则结合粗分类单元和精分类单元各自提取到的特征图进行精细化分类。因此，该模型在保证分类效率的同时，提升了分类的可靠性，而且精分类单元中的卷积神经网络与易混淆类一一对应，进一步保证了精分类的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 卷积 神经网络 细胞 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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