[发明专利]一种基于多模态显微成像和深度学习的癌症智能诊断方法在审
| 申请号： | 202111173431.4 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113935964A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 尹建华;许志兵;吴进锦;尚慧;王慧捷;王子函 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/69;G06K9/62;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211100 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态显微成像和深度学习的癌症智能诊断方法，涉及显微光学图像采集和生物医学图像处理的技术领域。所述方法包括：使用荧光偏振显微镜采集生物组织切片的明场、荧光和偏振显微图像，并进行图像预处理；将荧光、偏振显微图像输入到卷积神经网络进行预训练，获取若干卷积层的图像特征；建立明场显微图像训练网络，在若干卷积层中按照加权融合的方式进行多次特征融合；基于神经网络训练结果，动态调整荧光和偏振显微图像特征的权重系数，建立最佳癌症诊断模型。本发明提供的癌症智能诊断方法中三种图像反映的特征信息互异却相互补充，进行特征融合后可以实现更快捷、更高准确率且更加复杂的癌症智能诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 显微 成像 深度 学习 癌症 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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