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基于级联全卷积网络病理图像有丝分裂细胞的识别方法

摘要

本发明涉及计算机神经网络,具体涉及基于级联全卷积网络病理图像有丝分裂细胞的识别方法,输入待识别组织切片图像,对组织切片图像进行卷积运算,选择卷积后的组织切片图像池化区域中的最大值或者平均值作为该图像区域的输出,得到下采样特征图,对下采样特征图进行反卷积运算得到上采样特征图,再进行卷积运算,形成细胞分割图像,输入细胞分割图像,对细胞分割图像进行卷积运算,引入权重参数加入到交叉熵代价函数对卷积后的细胞分割图像进行池化,形成检测结果图像;本发明所提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的分割精度较低、检测精度较低、输入图像的尺寸必须固定的缺陷。

著录项

  • 公开/公告号CN109472784A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽医学高等专科学校;

    申请/专利号CN201811289753.3

  • 发明设计人 张源;石磊;陈金娥;陈星强;

    申请日2018-10-31

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11621 北京和联顺知识产权代理有限公司;

  • 代理人程亮

  • 地址 230601 安徽省合肥市芙蓉路632号

  • 入库时间 2024-02-19 07:41:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20181031

    实质审查的生效

  • 2019-03-15

    公开

    公开

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