[发明专利]基于理查德森-露西算法的显微镜去卷积神经网络模型构建方法有效
| 申请号： | 202110539397.1 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113222117B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 刘华锋;李玥 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 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理查德森‑露西算法的显微镜去卷积神经网络模型构建方法，将大量训练集中的荧光显微镜图像和相应的去卷积后的样本估计输入搭建的神经网络，学习到荧光显微镜模糊的采集图像与作为标签的样本估计之间的去卷积关系。值得一提的是，此网络是普适性的，对于同一种荧光显微镜采集到的数据，在测试过程中表现出了良好的去模糊能力，对于不同类型的数据集，也有很好的泛化能力。总的来说，本发明利用基于理查德森‑露西去卷积结构的神经网络搭建了一个普适性的框架，通过强大的特征提取能力建立了一个去卷积的映射关系，从而完成荧光显微镜图像的非迭代方法去模糊。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 理查德 算法 显微镜 卷积 神经网络 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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