[发明专利]一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法在审
| 申请号： | 202010670136.9 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111951221A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 邹昊;丁小强;钱琨;郭玉成;刘红;金是;王治勋 | 申请（专利权）人： | 清影医疗科技（深圳）有限公司;复旦大学附属中山医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 蔡伟杰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市盐田区沙头角街道田心*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法，基于人工智能与深度学习技术，获取待检测的病理图像；对病理图像进行预处理得到多个切片图像；将各个切片图像输入到预设神经网络模型中进行识别分割得到肾小球区域图；对肾小球区域图进行细胞计数；可快速精确地分割出病理图像中肾内部的肾小球的子图像，以及使用传统方法和深度学习融合模型对肾小球内部的细胞计数，解决了人工识别病理图像中肾小球工作量大效率低、高误诊率的问题；优化了病理图像中肾小球子图像分割和肾小球细胞计数算法，使用更多数据训练算法，提高了分割和计数的准确率，本发明涉及生物医学图像处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 肾小球 细胞 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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