政策资讯

一种基于卷积神经网络的细胞低分辨率图像融合方法

专利类型:
申请号/专利号:
CN201910044863.1
申请人(专利权人):
余宁梅
行业类别:
技术成熟度:
公布时间:
证书状态:
授权
交易价格:
45000元
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摘要详情

技术摘要

权利要求书

技术附图

交易流程

委托经理人

本发明公开了一种基于卷积神经网络的细胞低分辨率图像融合方法,包括以下步骤:步骤1)采集并分割得到目标细胞高分辨率图像;步骤2)提取卷积神经网络训练集label标签和测试集的label标签;步骤3)得到目标细胞低分辨率图像;步骤4)选取训练集、测试集和验证集;步骤5)搭建CFFnet卷积神经网络,对训练集中的数据进行训练和测试直到CFFnet卷积神经网络达到收敛,收敛的CFFnet卷积神经网络即为细胞融合模型,CFFnet卷积神经网络的输出层输出融合图像,细胞低分辨率图像融合完成。本发明使同类细胞共同的的直观形貌及结构特征能够得到融合并反应;可以实现细胞病变的检测,为疾病自动诊断提供依据。

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