[发明专利]基于深度学习的白细胞分类系统及方法在审
| 申请号： | 202110437736.5 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113343975A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 李登旺;吴上上;黄浦;宋卫清;刘聪;左玉伟;姜泽坤;卢志明;王晶;张健;沈亚娟 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 朱忠范 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的白细胞分类系统及方法，属于计算机视觉技术领域，包括：提取模块利用特征提取器和区域提议网络RPN在全局特征层上提取不同尺度下的图像信息，生成目标建议框；微调模块将提取的目标建议框的全局特征层结合特征共享机制生成局部特征层，并利用边界回归网络BRN不断微调目标建议框，直到和解码后的真实值接近；预测模块利用非极大抑制NMS从边界回归后的目标建议框中筛选位置预测，实现白细胞分类。本发明使用两级目标检测器自动检测并分类显微镜白细胞图像，将BNE和SNE更细致的区分，实现了外周血中白细胞六分类，并达到了97.12％的平均检测精度(mAP)。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 白细胞 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
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