[发明专利]一种动物卵母细胞极体的视觉自动检测方法在审
| 申请号： | 201811282194.3 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109584211A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 孙明竹;赵新;王钰晴 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/73;G06T7/62 |
| 代理公司： | 天津睿勤专利代理事务所(普通合伙) 12225 | 代理人： | 孟福成 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种动物卵母细胞极体的视觉自动检测方法，首先获得显微镜下的生物卵母细胞图像，进而利用卷积神经网络进行图像分割，然后通过后处理选取最可能的区域，最终返回是否存在极体以及极体的位置信息，实现卵母细胞极体的自动检测。该方法包括：采集卵母细胞数据集，利用图像变换扩充训练数据集；改进卷积神经网络，利用不同大小的卷积核使其更适用于检测不同大小的生物结构；利用非最大抑制选取出分割后最可能存在极体的区域；最终返回是否存在极体以及极体的位置。该方法可良好地应对生物实验中极体所存在的离焦和变形等问题，且稳定、检测准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 极体 卵母细胞 自动检测 动物卵母细胞 卷积神经网络 视觉 训练数据集 后处理 生物结构 生物实验 图像变换 图像分割 返回 卷积核 数据集 检测 显微镜 准确率 离焦 变形 采集 图像 分割 改进 | ||
【主权项】：
1.一种动物卵母细胞极体的视觉自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立并训练卷积神经网络；(2)将采集的图像输入到训练好的卷积神经网络，并利用卷积神经网络进行图像分割；(3)选取分割图像中的最可能的极体区域；(4)根据极体区域进行极体判断。
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