[发明专利]一种基于非完备标记的深度学习的核染色细胞计数方法、计算机设备、存储介质有效
| 申请号： | 202011641839.5 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112750106B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 付树军;廖胜海;张欣欣;孙青;陈晓蔺;王建行;李玉亮;齐泽荣 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/90;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于非完备标记的深度学习的核染色细胞计数方法、计算机设备、存储介质，包括：(1)制作标注数据：加载病理图像到标注软件，获取所有的子图像与阳性细胞的子掩码图像数据对；(2)训练模型：训练卷积神经网络模型，分别得到训练好的阳性细胞卷积神经网络模型、训练好的阴性细胞卷积神经网络模型；(3)推理阶段：将待检测的病理图像分别输入训练好的卷积神经网络模型，得到真实掩码图像；(4)后处理阶段：计算阳性细胞和阴性细胞数量，并计算得到阳性细胞占全部细胞的比例p。本发明无需额外参数，通用性高，大幅减少人工调节，有效提高了识别的准确性和鲁棒性。本发明在数据标记上更快、更准、更有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 完备 标记 深度 学习 染色 细胞 计数 方法 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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