[发明专利]基于高光谱成像的机器学习细胞分类方法及装置在审
| 申请号： | 202110246544.6 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113065403A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 李炫祯;陈天润;程清越;张德龙 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高光谱成像的机器学习细胞分类方法及装置，包括：对细胞进行高光谱成像，获得尺寸为S×M×N的三维细胞高光谱图像，其中，S表示不同波数，每个波数对应的大小为M×N的二维图像，二维图像中每一个像素的强度表示对应波数下的信号强度，每个像素在不同波数下的信号强度组合能反映像素对应物质的化学特性；对细胞高光谱图像进行预处理和细胞分割后，获取细胞图像块；利用机器学习模型对细胞图像块进行分类，获得细胞分类结果。通过高光谱成像获得包含化学信息和二维图像信息的细胞高光谱图像，基于细胞高光谱图像进行细胞分类，实现自动高速、高精度活体单细胞的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 光谱 成像 机器 学习 细胞 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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