[发明专利]一种基于改进ResNet的医学图像多分类识别系统有效
| 申请号： | 202011406222.5 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112561863B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 李玲;梁楫坤;崔红花;张海蓉;黄玉兰;姚桂锦 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 郭佳宁 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的粒细胞图片细粒度分类识别系统；包含定位模块和分类模块，其中定位模块利用Hourglass网络模型对输入的粒细胞图片进行特征提取，将粒细胞图片中的全部细胞分别进行定位，再将定位后的细胞裁剪出来，留下单个完整的细胞，并将全部裁剪出来的细胞进行尺寸归一化处理；分类模块采用构建的深度学习分类模型对定位模块定位出的粒细胞进行分类；辅助临床医生准确高效完成粒细胞分类识别计数任务，减小主观性带来的误差，减轻医生的工作量，辅助医生做出疾病判断；该系统能够有效解决非均衡数据下的细胞分类以及粒细胞间的细粒度分类，提升网络分类识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 resnet 医学 图像 分类 识别 系统 | ||
【主权项】：
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