[发明专利]基于卷积对抗生成神经网络的白细胞分类方法及系统有效
| 申请号： | 201910340486.6 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110059656B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 李登旺;张传昊;薛洁;卢志明;张健;孔问问;吴敬红;王晶;沈亚娟;虞刚;陆华;刘丹华 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张庆骞 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于卷积对抗生成神经网络的白细胞分类方法及系统。其中，基于卷积对抗生成神经网络的白细胞分类方法，包括：将白细胞图像输入生成器网络，选取分类的感兴趣区，并归一化处理，产生初始化细胞轮廓；将初始化细胞轮廓图像输入初始化判别网络，得到初始化像素级的细胞分类结果；将初始化像素级的细胞分类结果作为深度对抗生成分类网络的初始值提取轮廓和边缘信息作为边缘特征值；在生成器网络中增加注意力机制模块，再对边缘特征值分类，得到像素级的细胞再分类结果；将像素级的细胞再分类结果输入生成器网络级联的支持向量机分类器中，得到精确图像分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 对抗 生成 神经网络 白细胞 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积对抗生成神经网络的白细胞分类方法，所述卷积对抗生成神经网络基于生成器网络和判别器网络的卷积神经网络；其特征在于，白细胞分类方法包括：将白细胞图像输入生成器网络，选取分类的感兴趣区，并归一化处理，产生初始化细胞轮廓；将初始化细胞轮廓图像输入初始化判别网络，得到初始化像素级的细胞分类结果；将初始化像素级的细胞分类结果作为深度对抗生成分类网络的初始值提取轮廓和边缘信息作为边缘特征值；在生成器网络中增加注意力机制模块，再对边缘特征值分类，得到像素级的细胞再分类结果；将像素级的细胞再分类结果输入生成器网络级联的支持向量机分类器中，得到精确图像分类结果。
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