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一种人类上皮细胞样本图像自动分类方法

摘要

本发明公开了一种人类上皮细胞样本图像自动分类方法,包括步骤:将人类上皮细胞样本图像分割成多张细胞群图片;从细胞群图片中筛选出有效的训练样本;使用有效的训练样本对深度卷积神经网络进行训练;用训练完成的深度卷积神经网络对未筛选的细胞群图片进行模式分类;统计模式分类结果,得到每个人类上皮细胞样本图片的模式分布直方图;使用模式分布直方图作为特征向量,输入到统计分类器进行模型训练;使用训练好的统计分类器对测试样品进行分类预测。本发明使用深度卷积神经网络,对单个细胞进行模式识别,具有鲁棒性;使用模式分布直方图作为样本图像的特征表达,对噪声数据有一定的容忍度,识别率高。

著录项

  • 公开/公告号CN108629359A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201710183151.9

  • 发明设计人 郑伟诗;李宏伟;黄灏;李瑞溪;

    申请日2017-03-24

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构44329 广东广信君达律师事务所;

  • 代理人杨晓松

  • 地址 510275 广东省广州市新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 06:43:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170324

    实质审查的生效

  • 2018-10-09

    公开

    公开

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