[发明专利]基于深度学习检测模型子宫颈液基细胞数字图像分类方法在审
| 申请号： | 202010967770.9 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112257704A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 陈浩;胡羽;柴志忠;钱光武 | 申请（专利权）人： | 深圳视见医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/60;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 深圳市徽正知识产权代理有限公司 44405 | 代理人： | 卢杏艳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及医疗技术领域，尤其是涉及基于深度学习检测模型子宫颈液基细胞数字图像分类方法，该方法包括：挑选并标注子宫颈液基涂片数字图像中异常细胞或生物性病原体的位置和类别；对子宫颈液基涂片数字图像进行数据归一化处理；将处理过后的子宫颈液基涂片数字图像作为输入，每个异常细胞或生物性病原体的标注位置和类别作为输出进行模型训练，得到训练好的Faster‑RCNN模型；将待识别图像输入至训练好的模型中，输出识别结果。本发明实施例提供的方法可实现：对子宫颈细胞学图像中的异常细胞或生物性病原体进行定位；对子宫颈细胞学图像中的异常细胞或生物性病原体进行分类；通过识别定位到的异常细胞或生物性病原体得出片级的诊断建议。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 检测 模型 子宫颈 细胞 数字图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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