[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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