[发明专利]基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法在审
| 申请号： | 202210913693.8 | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN115272247A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及基于偏振散射光谱技术与贝叶斯深度学习技术相结合的细胞核尺寸预测方法，通过测量病变组织单次散射光谱，利用训练好的贝叶斯神经网络就对输入的单次散射光谱进行预测，可以获取组织的细胞核大小。本发明包括以下步骤：单次散射光谱物理模型的建立，单次散射光谱训练集的生成，构建贝叶斯神经网络，用生成的单次散射光谱训练集对神经网络进行训练，评估模型；用训练好的贝叶斯网络模型对待测样品的单次散射光谱进行预测，给出细胞核的尺寸和预测的不确定度。本发明基于贝叶斯深度学习实现了细胞核尺寸的快速反演，提高了反演的速度，提供了预测的不确定度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 神经网络 偏振 散射 光谱 细胞核 尺寸 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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