[发明专利]一种基于深度学习的细胞微核识别、定位和计数方法在审
| 申请号： | 202011508857.6 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112613505A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 郑晓亮;王飞;周昕;王日晟;姚剑波 | 申请（专利权）人： | 安徽丹姆斯生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司： | 合肥洪雷知识产权代理事务所(普通合伙) 34164 | 代理人： | 徐赣林 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市合肥高新技术开*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的细胞微核识别、定位和计数方法，涉及细胞微核检测技术领域。本发明包括构建深度学习特征提取网络模型C、构建细胞微核识别定位网络模型D、将C和D串联记为深度学习细胞微核识别定位网络模型E。本发明通过构建深度学习细胞微核识别定位网络模型E，运用了卷积操作、特征图的批归一化操作、非线性映射操作、池化操作以及非极大值抑制算法，省去了人工阅片的繁琐过程，提高了微核检测的效率；提高了微核计数准确率，能更加准确的反应细胞的变异情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 细胞 识别 定位 计数 方法 | ||
【主权项】：
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