[发明专利]基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法在审
| 申请号： | 202210002014.1 | 申请日： | 2022-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN114359901A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 唐礼浩;徐小青;王霆;陈吉丽;倪语丹;刘浩琦;王洁;王利群 | 申请（专利权）人： | 常州机电职业技术学院 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州市科谊专利代理事务所 32225 | 代理人： | 芮雪萍 |
| 地址： | 213100 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法，其包括：采集血细胞离轴干涉图；根据血细胞离轴干涉图提取物波复振幅；从物波复振幅中恢复血细胞相位；对血细胞相位图进行标注；建立血细胞相位图数据集；构建残差卷积神经网络框架；根据血细胞相位图数据集，训练残差卷积神经网络框架；获取血细胞自动分类模型；以及根据血细胞自动分类模型对血细胞自动分类，实现无标记定量相位成像下的血细胞自动分类；无需对血细胞染色，可快速恢复血细胞相位图，高效地实现了无标记定量相位成像下的血细胞自动分类，增加了可行性，降低了复杂度；无需人工操作和干预，可自动实现对血细胞的快速分类和计数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 剪切 数字 全息 深度 学习 血细胞 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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