[发明专利]基于深度学习的纳米铁标记神经干细胞示踪的方法在审
| 申请号： | 202110235754.5 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113222887A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 汤奇胜;史之峰;余锦华;朱剑虹 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属华山医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 成都明涛智创专利代理有限公司 51289 | 代理人： | 杜梦 |
| 地址： | 200040 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及了磁共振影像深度学习和神经生物交叉学科领域，尤其是涉及了基于深度学习的纳米铁标记神经干细胞示踪的方法，包括如下步骤：S1：利用磁共振成像技术生成纳米铁标记的神经干细胞图像；S2：利用基于深度学习影像组学方法，获得了影像组学特征，得到潜在的多个候选图像；S3：在基于深度学习影像组学时，使用卷积神经网络对纳米铁标记的神经干细胞进行识别；S4：将一个三维卷积核的过滤盒顺利的选定肿瘤区域；S5：利用改良的费舍尔向量编码深度过滤影像数据；S6：利用费舍尔矢量编码，得到输入影像的纳米铁标记的神经干细胞分布情况。通过影像组学的深度学习精准的掌握细胞的位置，具有稳定、高效、自动、无损等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 纳米 标记 神经 干细胞 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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