[发明专利]一种基于深度学习的宫颈癌细胞检测方法在审
| 申请号： | 202110250027.6 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112967253A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 武红立;陆慧娟 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的宫颈癌细胞检测方法，针对数字扫描图像尺寸很大和宫颈癌细胞区域尺寸变化范围大两个问题设计了解决方案，包括如下步骤：获取宫颈液基薄层细胞学检查数字扫描图片，将图片分割为1024×1024像素大小以解决扫描图像尺寸很大的问题，根据图像分割结果转换标注框，将分割后的图像和标注分为训练集和测试集，设计检测网络以解决宫颈癌细胞区域尺寸变化范围大的问题，训练和验证检测网络，获取新的扫描图片进行检测；其中检测网络为一种引入了RFBNet结构的CoupleNet检测网络，其中RFBNet结构由三个不同尺寸和空洞率的卷积层分支与一个融合卷积层构成，引入方式为使用RFBNet处理CoupleNet中的特征图；实验证明本发明的准确率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 宫颈 癌细胞 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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