[发明专利]基于深度学习的显微荧光图像分类方法在审
| 申请号： | 201811441094.0 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109447185A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 田捷;孟慧;王坤;高源 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 张宇园 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的显微荧光图像分类方法，该方法包括如下步骤：利用不同肿瘤细胞系构建生物体肿瘤模型；对生物体肿瘤模型静脉注射吲哚菁绿，切除肿瘤做冰冻切片；利用荧光显微镜采集冰冻切片的显微荧光图像；预处理显微荧光图像；搭建卷积神经网络；利用卷积神经网络实现显微荧光图像的分类。本发明提出的基于深度学习的肝癌显微荧光图像分类方法，无需对冰冻切片做复杂的染色操作，因此可以减免染色过程带来的时间和金钱成本。 | ||
| 搜索关键词： | 显微荧光图像 冰冻切片 卷积神经网络 分类 生物体肿瘤 静脉注射 预处理 荧光显微镜 肿瘤细胞系 金钱成本 染色操作 染色过程 构建 学习 吲哚 肝癌 切除 肿瘤 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的肝癌显微荧光图像分类方法，其特征在于，包括：利用不同肿瘤细胞系构建生物体肿瘤模型；对生物体肿瘤模型静脉注射吲哚菁绿，手术切除肿瘤做冰冻切片；利用荧光显微镜采集冰冻切片的显微荧光图像；预处理所述显微荧光图像；搭建并训练卷积神经网络；利用所述卷积神经网络实现显微荧光图像的分类。
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