[发明专利]一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法在审
| 申请号： | 202210271869.4 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114764787A | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 薛凌云;许洋洋;刘亦安;徐平;祝磊;严明 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法。采用Pytorch深度学习框架构建模型，包括区域滤除机制、特征提取网络、分类器、分布式标签编码。采用单张图像作为模型的输入，根据实际需要对图像进行分块处理，在此基础上采用通道注意力机制对感兴趣区域进行筛选，滤除背景信息，再使用特征提取网络得到高维度的语义特征，这些特征经过分类器、分布式标签编码得到最终预测的散焦距离，即当前位置距离最佳成像位置的距离。本发明方法可以大大提高高分辨率图像输入下系统的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 细胞质 谱系 自动 聚焦 方法 | ||
【主权项】：
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