[发明专利]一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法在审
| 申请号： | 202010943847.9 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112070661A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 刘贤明;李强 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/04;G06F30/27 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明基于生物医疗仪器领域，具体涉及一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法：本方法提出了一种基于深度网络的学习方法，主要包含可修改迭代次数网络块的重聚焦网络；设计的重聚焦网络可根据离焦图像解算出精确的准焦距离，通过判断准焦距离的误差是否小于显微镜物镜景深，进而改变重聚焦网络内网络块迭代次数；本方法解决了自动聚焦过程速度较慢问题，实现了全切片数字成像的准焦距离快速预测，实现了传统全切片数字病理成像硬件的软件虚拟化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 切片 数字 成像 快速 自动 聚焦 方法 | ||
【主权项】：
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