[发明专利]基于卷积神经网络的无创在体干细胞示踪方法及系统有效
| 申请号： | 202010062519.8 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111276181B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 田捷;马喜波;孙峥;王宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B40/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于光学分子影像及生物自发荧光成像技术领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络的无创在体干细胞示踪方法及系统，旨在解决现有技术计算复杂度高、无创在体干细胞示踪精度达不到预期的问题。本发明包括：获取无创在体干细胞对应荧光强度向量，并结合生物体表节点进行光子密度强度归一化处理；基于归一化后的体表节点荧光强度向量，通过训练好的无创在体干细胞示踪网络，获取无创在体干细胞的位置向量；基于无创在体干细胞的位置向量，实现无创在体干细胞示踪。本发明进行网络输入向量、输出向量预处理，获得适用于卷积神经网络的数据，并通过仿真数据进行网络训练，网络模型在干细胞示踪领域精度高，速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 干细胞 方法 系统 | ||
【主权项】：
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