[发明专利]基于深度学习的单双微核细胞图像检测方法及相关设备在审
| 申请号： | 202211076978.7 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115496716A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 杨炼;陈忠雄;崔玉峰 | 申请（专利权）人： | 上海北昂医药科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州创信知识产权代理有限公司 33383 | 代理人： | 杨燕霞 |
| 地址： | 201900 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的单双微核细胞图像检测方法及相关设备，方法包括：获取步骤，获取真阳性微核组学图像，所述真阳性微核组学图像携带有关键指标；检测步骤，将所述真阳性微核组学图像输入至微核组学检测模型进行处理，以剔除不符合预定面积关系的假阳性微核样本，输出微核组学模型图像；计算步骤，所述微核组学检测模型利用所述输出微核组学模型图像的微核面积与所述真阳性微核组学图像的微核面积进行计算。统计步骤，统计所述关键指标的检测数据。本发明提供了一种基于深度学习和图像处理算法的微核组学图像检测方法，实现了微核组学的大规模、多指标、高效、高精度和可视化检测，有效检测癌症风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 单双微核 细胞 图像 检测 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
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