[发明专利]一种基于混合转移学习的无标记细胞分类筛查系统有效
| 申请号： | 202110592201.5 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113344868B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 苏绚涛;王卓;刘超;贾俊昆;宋坤;刘宏 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于混合转移学习的无标记细胞分类筛查系统，包括数据预处理模块，被配置为：获取二维光散射视频数据样本，对获取的样本进行预处理，得到去除杂质后的图像数据；图像分类模块，被配置为：将筛选后的图像数据按照金标准进行分类并设置标签；特征提取模块，被配置为：根据带有预训练参数的第一卷积神经网络以及得到的图像数据和标签，得到图像数据的特征向量；细胞分类筛查模块，被配置为：将得到的特征向量输入到预设支持向量机模型中，得到细胞分类筛查结果；其中，预设的支持向量机模型由样本数据特征向量和细胞系数据特征向量混合得到的转移数据特征向量训练得到；实现了数据的全自动处理，减少了现实样本的使用量和对现实样本的依赖性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 转移 学习 标记 细胞 分类 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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