[发明专利]基于深度学习的宫颈癌细胞智能检测方法有效
| 申请号： | 202011259420.3 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112365471B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 何勇军;邵慧丽;陈德运 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62;G06V10/764 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 *** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度学习的宫颈癌细胞智能检测方法。本发明涉及深度学习方法对细胞核的分类。本发明的目的是为了解决现有传统诊断方式检测癌细胞准确率低、耗时长等问题。为解决此问题，本发明提出了一种基于深度学习的智能宫颈癌细胞筛查方法。方法的具体过程为：一、数据准备；二、细胞核分割；三、细胞核分类；四、筛选癌细胞。在细胞核分类部分，数据上利用主动学习的方法进行数据的扩充和类别的细分；模型上以ResNeSt为基础模型，引入医生诊断经验，提取诊断指标共同作用训练出更加准确的模型。实验表明，本文细胞核分类方法准确率比原模型准确率更高，另外，本发明还提供了一种更有效的扩充数据和类别细分的数据准备方法。本发明应用于医学图像分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 宫颈 癌细胞 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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