[发明专利]基于生成对抗网络和Caps-Unet网络的粘连细胞核分割方法有效
| 申请号： | 202010977371.0 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112102323B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 陈昱莅;李雪;陆铖;马苗;裴炤;贾宇航;任敬 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于生成对抗网络和Caps‑Unet网络的粘连细胞核分割方法，由有标签数据集A归一化预处理、构建生成对抗网络、训练生成对抗网络、检测无标签数据集B并生成对应标签、数据集B预处理、构建Caps‑Unet网络、训练Caps‑Unet网络、用Caps‑Unet网络分割粘连细胞核步骤组成。本发明采用生成对抗网络和Caps‑Unet网络相结合，在图像中标签标记不足的情况下，解决了图像数据集标注又难又少的技术问题，图像中的密集粘连细胞核分割检测的技术问题，可以生成图像的标签，能够对细胞数量进行精准地统计，与现有技术相比，本发明方法具有检测细胞核区域准确、分割粘连细胞核精度高、分割检测速度快等优点，可用于深度学习方法自动检测细胞核以及分割密集粘连细胞核。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 caps unet 粘连 细胞核 分割 方法 | ||
【主权项】：
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