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[发明专利]一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法-CN202310016164.2在审
发明人：狄峰;杨聂;马威;吴云松 -专利权人：玖壹叁陆零医学科技南京有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法，包括采集细胞图像，形成训练集，并基于ResNet50神经网络模型对训练集数据进行预处理，基于预处理后的训练集对ResNet50神经网络模型进行训练，直至满足结束条件，得到训练后的ResNet50神经网络模型；将待定位的细胞图像输入训练后的ResNet50神经网络模型，输出异常细胞区域定位结果。相比于传统的人工异常细胞的筛查，本发明的异常细胞定位方法基于弱监督学习对训练集数据进行标注，避免全监督学习中对大量人工标注的需求，极大的降低训练集数据标注的门槛和时间，有效提高标注的效率，更好的实现神经网络模型的学习，改善训练效果，之后通过训练好的神经网络模型对异常细胞进行初筛，并将异常细胞区域在细胞学切片图像中标注出来，方便后续的复核。
一种基于监督细胞异常区域定位方法

[发明专利]基于细胞神经网络和电子鼻特征提取的果汁贮藏期检测算法-CN201811270581.5有效
发明人：贾鹏飞;曹怀升;徐多;乔思奇 -专利权人：西南大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G01N33/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细胞神经网络和电子鼻特征提取的果汁贮藏期检测算法，获取果汁气体样本对果汁气体样本进行气味检测，得到果汁气体原始响应数据集；筛选传感器，得到响应数据集和响应矩阵；选择模板，根据响应矩阵，建立带未知参数的果汁气体细胞神经网络；将标记响应数据集输入到带未知参数的果汁气体细胞神经网络中进行特征点标记，得到传感器特征点；寻求未知参数最优值，并对所有传感器特征点进行特征提取，得出对应的细胞神经网络模板，以及对应的细胞神经网络；根据传感器特征点对果汁气体细胞神经网络进行验证。
基于细胞神经网络电子特征提取果汁贮藏检测算法

[发明专利]基于细胞神经网络的OFDM-PON系统的加密及解密方法-CN201811563170.5有效
发明人：毕美华;卓先好;胡丽琴;俞嘉生;杨国伟;周雪芳;胡淼;李齐良 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明属于光通信加密技术领域，具体涉及基于细胞神经网络的OFDM‑PON系统的加密及解密方法；加密方法包括：构建细胞神经网络的动态密钥集合，对输入的数字信号求和取模运算，将得到的值作为细胞神经网络动态密钥集合的索引值；通过索引值确定细胞神经网络的初始值，以此生成相应的混沌序列作为OFDM‑PON系统的同步序列；利用细胞神经网络生成的混沌序列与索引值对原始数据进行抗选择明文攻击加密，经过OFDM调制及电光调制转换后进入光纤传输本发明利用细胞神经网络的混沌特性，将多个初始值组合成一个密钥集合，每次随机选取密钥以提升密钥的动态特性，同时利用发送明文的随机性构建抗选择明文攻击加密方案，安全性高。
基于细胞神经网络 ofdm pon 系统加密解密方法

[发明专利]神经移植体-CN201010583498.0有效
发明人：范立;冯辰;赵文美 -专利权人：清华大学;鸿富锦精密工业（深圳）有限公司
申请日： 2010-12-11 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： A61F2/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种神经移植体，其包括一碳纳米管膜结构、一蛋白质层及一神经网络。所述蛋白质层设置在所述碳纳米管膜结构表面。所述神经网络设置在所述蛋白质层远离所述碳纳米管膜结构的表面。所述神经网络包括多个神经细胞及多个神经突起，所述多个神经细胞之间的神经突起相互连接形成一神经网络。
神经移植

[发明专利]使用神经网络处理细胞图像-CN201680083751.1有效
发明人： P.C.尼尔森;E.M.克里斯琴森;M.伯恩德尔;M.弗伦金 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：用于使用神经网络处理细胞图像的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种方法包括获得包括用光学显微镜技术照射的一个或多个生物细胞的输入图像的数据；使用染色细胞神经网络处理数据；以及使用细胞特性神经网络处理一个或多个染色细胞图像，其中细胞特性神经网络通过训练已经被配置为接收一个或多个染色细胞图像并处理一个或多个染色细胞图像以生成表征在一个或多个染色细胞图像中染色的生物细胞的特征的细胞特性输出
使用神经网络处理细胞图像

[发明专利]一种基于多列深浅卷积神经网络的细胞计数方法-CN201810856908.0在审
发明人：严德华;王超;李鹏飞;张旻;姜明;严崇淦 -专利权人：浙江杭钢健康产业投资管理有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多列深浅卷积神经网络的细胞计数方法。本发明实现步骤如下：步骤(1)训练多列深浅卷积神经网络；步骤(2)将细胞图像输入训练好的深度神经网络，输出对应图像的密度图；步骤(3)对模型输出的细胞密度图积分，统计出细胞数量输出；本发明利用多列深浅卷积神经网络计数对细胞图像进行分析，通过非人工干预的手段识别不同呈现形式的细胞图像，并输出细胞密度图，再进行积分求出细胞个数，这种方法具有更好的鲁棒性和自适应能力。
卷积神经网络细胞多列深浅细胞图像密度图输出自适应能力人工干预神经网络鲁棒性图像分析统计

[发明专利]基于卷积神经网络与特征融合的生物细胞计数方法-CN201910216840.4在审
发明人：谭冠政;浣浩;张丽达 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络与特征融合的生物细胞计数方法，适用于在数量较多和杂质较多的生物细胞显微图像中实现细胞计数。包含以下步骤：对生物细胞显微图像数据集进行预处理，得到训练集和测试集；构建基于卷积神经网络与深浅层特征融合的生物细胞计数模型；训练卷积神经网络模型，利用预处理完成后的训练集和构建的卷积神经网络模型，通过传播算法和参数更新，得到优化后的模型权重参数；测试卷积神经网络模型，利用预处理完成后的测试集和得到的最优网络模型的权重参数，对模型进行测试，得到输出的生物细胞密度图以及细胞估计数量，并进行评价。本发明可以改善生物细胞的特征提取效果，提高细胞计数的准确率。
生物细胞卷积神经网络预处理特征融合权重参数显微图像测试集训练集细胞构建神经网络模型参数更新计数模型特征提取网络模型测试卷密度图数据集准确率深浅算法测试输出传播优化

[发明专利]基于GSA优化神经网络的生物活细胞表面力学特性评估方法-CN202210776047.1在审
发明人：田立国;高一凡;刘兰娇;陈明新;姜晓琳;王深智;徐龑;张文晓;王莹;翁占坤;王作斌 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于GSA优化神经网络表征生物细胞力学特性评估方法，属于微纳操纵技术和细胞生物力学领域。该方法在生理条件下采用纳米压痕技术获得生物细胞表面力学特征参量，通过析因设计方法建立单因素多水平的细胞生物力学样本集，并对该样本集进行神经网络优化，反演细胞力学模型。通过不同种类细胞不同区域力学数据的神经网络聚类分析，解决细胞力学特性中表面力学参量无法聚类分析的难点。通过模拟退火与遗传算法结合方式对神经网络的网络权值进行优化，解决权值优化过程中容易陷入局部最小和收敛速度的问题。通过该优化神经网络进行建模，使得细胞力学评估结果具有良好的泛化能力，符合生物细胞力学规律。
基于 gsa 优化神经网络生物细胞表面力学特性评估方法

[发明专利]一种体外神经网络构建装置和方法-CN202210281020.5在审
发明人：阎梦萦;鲁艺;王立平 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种体外神经网络构建装置，所述装置包括水凝胶支架、光电极阵列；所述水凝胶支架上多孔，用于引导细胞发展形成三维体外神经网络；所述光电极阵列插入水凝胶中，对构成神经网络的细胞进行光和/或电刺激，并记录细胞产生的信号所述装置构建的体外人工生物神经网络，通过电刺激与计算机程序的结合，可实现高速低耗能的学习训练。
一种体外神经网络构建装置方法

[发明专利]用于细胞图像分类的高效稳健的高速神经网络-CN202180030201.4在审
发明人：龚礼予;刘明昌 -专利权人：索尼集团公司;美国索尼公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本文描述了用于细胞图像分类的高效稳健的高速神经网络。用于细胞图像分类的神经网络利用soft‑max分数之间的差异来确定细胞是否不明确。如果细胞不明确，那么该细胞被分类为伪类，而如果细胞不是不明确的，那么该细胞被分类为与最高类分数对应的类。用于细胞图像分类的神经网络使得能够实现高速度、高准确性和高召回率。
用于细胞图像分类高效稳健高速神经网络

[发明专利]一种基于双重自监督的单细胞RNA-seq数据聚类方法-CN202111152906.1在审
发明人：王艺杰;曾荣汉;杨东;王文庆;崔逸群;邓楠轶;朱博迪;介银娟;董夏昕;朱召鹏;崔鑫 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重自监督的单细胞RNA‑seq数据聚类方法，本发明首先结合基因本体论知识构建深度神经网络提取单细胞RNA‑seq数据特征，通过零膨胀负二项分布重构单细胞RNA‑seq数据来降低数据噪声；其次利用统一流形近似和投影技术构造图结构并采用图神经网络挖掘数据样本间的拓扑结构信息；接着采用双重自监督策略对图神经网络和深度神经网络进行结合；最后通过最小化深度神经网络、图神经网络和双重自监督三个模块及随机高斯噪声项的联合损失函数实现单细胞本发明采用无监督领域的自监督方法，能够有效解决现有单细胞RNA‑seq数据聚类方法中缺乏学习数据间拓扑结构信息和生物可解释性差等难题。
一种基于双重监督单细胞 rna seq 数据方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法-CN201611189662.3在审
发明人：郭磊;罗晓曙;何富运 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法，其特征是，包括如下步骤1）准备训练样本；2）构建卷积神经网络层；（3）构建二分类器；（4）得到识别结果将待测试的宫颈细胞图片输入改进卷积神经网络，改进卷积神经网络自动进行识别、归类。这种方法自动化程度高、自适应能力强，不但能提高宫颈细胞图像识别的效率，而且也能提高宫颈细胞图像识别的准确率。
一种基于卷积神经网络宫颈细胞图像识别方法

[发明专利]一种融合脑胶质细胞的脉冲神经网络仿真系统和方法-CN202211172872.7在审
发明人：李盼;陶丽颖;刘小壮;孟美华;范成旺;薛欢娜;吕艾芬;李高铭;吴军芳;包文笛;尚德龙;周玉梅 -专利权人：中科南京智能技术研究院
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合脑胶质细胞的脉冲神经网络仿真系统和方法。所述融合脑胶质细胞的脉冲神经网络仿真系统设置有仿真软件框架和神经拟态计算机，通过采用仿真软件框架与神经拟态计算机进行数据交互，以实现融合脑胶质细胞的脉冲神经网络的仿真，能够提高神经拟态计算机的应用范围与智能计算能力，降低类脑神经网络构建的难度与开发成本，进而能够更好的服务于脑科学研究、人工智能、类脑计算等领域。
一种融合胶质细胞脉冲神经网络仿真系统方法

[发明专利]面向图像恢复的多尺度神经网络结构搜索方法及网络应用-CN202011269424.X有效
发明人：彭玺;缑元彪;李伯运 -专利权人：四川大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向图像恢复的多尺度神经网络结构搜索方法及网络应用，面向图像恢复的多尺度神经网络结构搜索方法包括确定多尺度神经网络中细胞的数量S及每个细胞的列数，细胞中的每列仅有并行模块或融合模块；在多尺度的搜索空间上，构建一个待搜索的超网络，所述超网络包括依次连接两个并行模块、S对由过渡模块和细胞串联后的组合模块、1个融合模块和1个卷积层；基于梯度优化的搜索策略，确定超网络中每个细胞每列最终选择的模块，得到多尺度神经网络
面向图像恢复尺度神经网络结构搜索方法网络应用

[发明专利]一种细胞神经网络可调权值模块仿真方法-CN201710169625.4在审
发明人：裴文江;王双军;王开;夏亦犁 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-03-21 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种细胞神经网络可调权值模块仿真方法，主要是基于忆阻器搭建忆阻突触桥电路进行仿真，通过调节忆阻桥电路输入脉冲的大小与时间，可以精确获得需要的细胞神经网络权值模板。本发明可以实现细胞神经网络可调权值模块。
一种细胞神经网络可调模块仿真方法