[发明专利]一种基于深度学习网络的细菌显微图像分割方法在审
| 申请号： | 202011612198.0 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112949378A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 至微生物智能科技（厦门）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 李雁翔;林燕玲 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习网络的细菌显微图像分割方法，包括如下步骤：1)培养细菌，并在显微镜下按照固定时间间隔拍摄一组细菌生长图片，进行图像预处理，构建彼此之间没有交集的训练集、验证集和测试集，且训练集包括原始图像和相对应的标签图像，验证集和测试集分别只包含原始图像；2)构建U‑Net++模型，其具有编码器模块和解码器模块，编码器模块进行特征提取，解码器模块进行特征还原解码到原图的尺寸，将训练集输入U‑Net++模型进行训练，再将验证集输入训练后的U‑Net++模型进行验证，得到训练好的U‑Net++模型；3)将测试集输入训练好的U‑Net++模型，输出二值化分割图像。本发明的方法，能快速而又精准的对细菌显微图像进行自动分割，省去前期过多复杂的图像预处理环节，节省时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 细菌 显微 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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