[发明专利]基于深度学习的细胞图像自动分类方法及系统在审
| 申请号： | 202011018643.0 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112215807A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 万涛;秦曾昌;张宁民 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开提供了一种基于深度学习的细胞图像自动分类方法及系统，主要包括如下部分：通过基于深度学习技术的图像分割和分类算法处理和分析细胞图像，准确提取图像中的单个细胞，在此基础上有效区分正常细胞以及不同类型的病变细胞，并且对图像分类效果进行量化评估。该方法有效地结合实例分割网络模型和深度卷积分类网络模型，实现细胞图像的自动准确分类，为医师提供辅助信息，帮助其进行定量分析，提高工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 细胞 图像 自动 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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