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[发明专利]一种细胞图像识别分析方法-CN202310357267.5在审
发明人：方冉;魏清泉;焦少灼;李宗文 -专利权人：北京寻因生物科技有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开一种细胞图像识别分析方法，包括如下步骤：获取目标细胞图像；对目标细胞图像进行预处理；对预处理后的目标细胞图像进行二值化处理，获得与目标细胞图像对应的二值图像；对二值图像进行形态学操作处理，使得二值图像上显现出细胞区域；获取细胞区域的直径参数；根据直径参数确定细胞区域的类型；根据细胞区域的类型，确定与细胞区域的类型对应的识别方法，采用识别方法获取所细胞区域的参数信息；如此，能够简化细胞图像识别分析方法的步骤，提高细胞图像识别分析方法的实用性；同时，细胞图像识别分析方法能够对细胞接团区域内的细胞进行单独识别和分析，从而提高细胞图像识别分析方法的识别分析效果。
一种细胞图像识别分析方法

[发明专利]甲状腺细胞病理数字图像识别器训练方法、图像处理方法-CN202210384671.7有效
发明人：陈旭琳;姚沁玥;汪进;陈睿 -专利权人：赛维森（广州）医疗科技服务有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种甲状腺细胞病理数字图像识别器训练方法、图像识别方法、训练设备、图像识别装置、计算机可读存储介质，甲状腺细胞病理数字图像识别器包括分类器和目标检测器，该训练方法包括：获取用于训练甲状腺细胞病理数字图像识别器的第一图像集；利用对应于第一图像集的第一损失值训练分类器；响应于根据标签确定输入分类器的图像块是第一类图像块，利用第二损失值训练目标检测器。本申请实施例提供的甲状腺细胞病理数字图像识别器训练方法可以实现在只标注图像块的类型或内容而未标注阳性细胞的位置的情况下，对甲状腺细胞病理数字图像识别器进行训练，使得甲状腺细胞病理数字图像识别器不但能判断图像中是否有阳性细胞，还能够对图像中阳性细胞进行定位。
甲状腺细胞病理数字图像识别训练方法图像处理

[发明专利]基于网格细胞记忆的HOG算法图像识别方法-CN202010394264.5有效
发明人：李秀敏;许文强;易浩;薛方正 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网格细胞记忆的HOG算法图像识别方法，包括建立基于网格细胞记忆的HOG算法图像识别系统，先通过HOG算法模块匹配到相似度能达到激活识别细胞的图像，若匹配到测试集中相应图像激活了识别细胞，识别结束；如果测试集中图像无法激活识别细胞，则由网格细胞记忆模型接管图像识别，通过网格细胞记忆的特征识别累加来达到激活识别细胞，完成图像识别。本发明中基于网格细胞记忆的HOG算法图像识别系统一旦学会了必要的关联，它的识别记忆就会通过呈现训练集中的刺激进行测试。本发明训练集是单样本学习，通过呈现记忆时的刺激来，达到小样本学习的效果。
基于网格细胞记忆 hog 算法图像识别方法

[发明专利]细胞图像识别方法及细胞图像识别装置-CN201510269977.8在审
发明人：陈锦;罗晓曙 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2015-05-25 - 公布日： 2015-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种细胞图像识别方法及细胞图像识别装置，细胞图像识别方法中，其中所述细胞分为待测试细胞和多类训练细胞，细胞图像识别过程包括如下步骤：S1：对所述细胞图像预处理，具体包括对细胞图像灰度化处理、图像去噪声处理、图像灰度直方图均衡化处理、图像分割处理过程；S2：采用压缩感知技术对预处理后的所述细胞图像建立稀疏系数表示；S3：细胞识别，计算待识别细胞与每一类训练样本细胞的线性加权的差值本发明通过采用压缩感知原理技术在细胞识别中的应用，减少了运算量，同时具有自适应能力，降低了外界因素的影响，提高了细胞图像的识别精确度与速度。
细胞图像识别方法装置

[发明专利]胃部肿瘤细胞图像识别判定装置、方法及胃部肿瘤切片识别判定设备-CN201710058354.5在审
发明人：甘岚;周庆忠;雷莉霞;赵海霞;张永焕;黄伟强;王超 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发提供了一种胃部肿瘤细胞图像识别判定装置、包含该胃部肿瘤细胞图像识别判定装置的胃部肿瘤切片识别判定设备，同时还提供了一种胃部肿瘤细胞图像识别判定方法。本发明的胃部肿瘤细胞图像识别判定装置包括图像导入部；预处理部，对每个已知类别的胃部细胞图像以及未知类别的待检胃部细胞图像进行预处理；特征提取部，采用卷积神经网络对灰度图像进行多层特征提取，并对提取到的特征进行降维，然后串联融合得到图像的特征矩阵；训练识别判定部，将未知类别的胃部细胞图像的特征矩阵作为训练集按预定训练参数的预定值对量子自组织神经网络进行训练，并采用该被训练好的量子自组织神经网络对每个待检胃部细胞图像的特征矩阵进行识别判定
胃部肿瘤细胞图像识别判定装置方法切片设备

[发明专利]一种基于多模型的尿液的细胞识别方法和系统-CN202210108663.X在审
发明人：陆建 -专利权人：陆建
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多模型的尿液的细胞识别方法和系统，其中，方法包括：尿液图像的收集、挑选和标注，形成数据集；构建基于深度卷积神经网络的图像识别模型；针对不同的细胞识别组合，应用所述数据集对所述图像识别模型进行训练、测试，得出训练好的针对不同细胞识别组合的多个图像识别模型；应用所述训练好的针对不同细胞识别组合的多个图像识别模型的组合对待识别的图像进行识别。本发明提出的方案对尿液中不同的细胞组合应用不同的模型进行分别识别，大大提高了识别的准确率；很好的解决了细胞数目不平衡的问题，有利于数据集的制作。
一种基于模型尿液细胞识别方法系统

[发明专利]基于图像识别的癌细胞计数及预后预测的辅助分析方法-CN202310300043.0有效
发明人：王晓乔;张在其;尹辉明;唐娜萍 -专利权人：湖南医药学院
申请日： 2023-03-26 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的癌细胞计数及预后预测的辅助分析方法。本发明提供了一种基于图像识别的癌细胞计数方法，包括：使用高光谱相机获取切片的高光谱图像，从切片的高光谱图像中获取预设大小的第一切片区域；使用全色相机获取切片的第一图像，使用分水岭算法对第一图像对应第一切片区域中的细胞进行分割以获得多个单细胞图像；根据高光谱图像对所述多个单细胞图像分别标注为癌细胞和正常细胞；利用所述多个单细胞图像对识别切片的全色图像中癌细胞的癌细胞图像识别模型进行迁移学习得到高精度癌细胞识别模型；统计高精度癌细胞识别模型识别所得到的癌细胞总数本发明能够提高癌细胞计数的准确性。
基于图像识别癌细胞计数预后预测辅助分析方法

[发明专利]POCT血细胞分析仪、试剂盒-CN202110456198.4在审
发明人：秦军芳;谭玉华;梁铁柱 -专利权人：深圳市帝迈生物技术有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：本申请提供一种POCT血细胞分析仪，包括检测座、图像识别底座、图像识别装置，检测座设有用于配合阻抗检测的供电件；图像识别底座设于所述检测座侧边；图像识别装置设于所述图像识别底座上方，用于与所述图像识别底座配合以对微流控检测片进行检测
poct 血细胞分析试剂盒

[发明专利]一种基于单细胞图像识别的肿瘤细胞自动识别系统-CN201911319848.X在审
发明人：阎灼辉 -专利权人：苏州浚惠生物科技有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及肿瘤细胞识别技术领域，尤其为一种基于单细胞图像识别的肿瘤细胞自动识别系统。本发明通过芯片处理器、图像处理模块、图像采集模块、存储模块、移动数据传输模块、数据库、移动终端、医疗中心云端、电源模块和提醒模块的设置，使基于单细胞图像识别的肿瘤细胞自动识别系统，具备识别速度快，处理效率高，在肿瘤细胞出现时，可以使系统进行警示提醒，并可以将识别细胞的进度和结果与数据库进行实时传输的优点，解决了现有的基于单细胞图像识别的肿瘤细胞自动识别系统识别速度慢，处理效率低，且在出现肿瘤细胞时，无法使识别系统进行警示提醒，且无法将识别细胞的进度和结果与数据库进行实时传输的问题。
一种基于单细胞图像识别肿瘤细胞自动识别系统

[发明专利]一种基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别方法-CN202211535994.8在审
发明人：白洁;姜新华;郜晓晶;周艳青;李慧旻 -专利权人：内蒙古农业大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明属于细胞图像识别技术领域，公开了一种基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别方法，所述基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别系统包括：细胞图像采集模块、主控模块、细胞图像增强模块、细胞图像分割模块、细胞特征提取模块、识别模块、分析模块、显示模块。本发明通过细胞图像增强模块根据深度学习对牛乳体细胞图像进行增强处理，大大提高牛乳体细胞图像清晰度；同时，通过细胞图像分割模块在基于初始U‑Net网络提高重叠牛乳体细胞和粘连牛乳体细胞的分割效果，优化牛乳体细胞分割准确率的同时将待分割牛乳体细胞图像输入至由此训练得到的牛乳体细胞分割模型，实现快速、准确的牛乳体细胞分割。
一种基于机器学习算法牛乳体细胞图像识别方法

[发明专利]一种细胞学涂片中挖空细胞的图像识别方法及系统-CN202111611889.3在审
发明人：王陈辰;樊昭磊;鞠海涛;桑波;张乐 -专利权人：山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提出了一种细胞学涂片中挖空细胞的图像识别方法，包括：获取已制备好的宫颈液基细胞涂片对应的细胞图像；对获取的细胞图像进行灰度化处理，根据灰度化处理后的细胞图像的第一灰度特征以及预先建立的特征数据库初步筛选挖空细胞；其中，细胞图像灰度特征与细胞形态学特征对应数据库至少包括细胞图像第一灰度特征与细胞第一形态学特征的对应关系，以及细胞图像第二灰度特征与细胞第二形态学特征的对应关系；根据初步筛选后挖空细胞图像的第二灰度特征以及特征数据库完成挖空细胞的识别确认，本发明还提出了一种细胞学涂片中挖空细胞的图像识别系统，有效地提高了细胞学涂片中挖空细胞的图像识别的准确性以及效率。
一种细胞学涂片挖空细胞图像识别方法系统

[发明专利]一种细胞分化中的图像检测系统及检测方法-CN201810913993.X在审
发明人：刘勇;吴晓庆;李清美;郝烘影;鲍恩思;朱俊雅;乔凌燕;李文雍 -专利权人：阜阳师范学院
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于细胞分化技术领域，公开了一种细胞分化中的图像检测系统及检测方法，细胞分化中的图像检测系统包括：标记基因导入模块、诱导分化模块、图像采集模块、主控模块、图像识别模块、图像分割模块、数据存储模块、本发明通过图像识别模块提高了细胞图像识别的精确度与识别速度，可以实现智能化操作和判断，能快速的识别细胞的类别状态，可以帮助医生快速地诊断细胞是否处于健康状态；同时通过图像分割模块对分块门限阈值分割后得到的结果进行筛选，不完整的细胞核送入自适应分割进行二次分割，完整的细胞核图像直接输出，然后把利用自适应分割的结果和分块阈值分割的结果合并成最终的理想输出图像。
细胞分化图像检测系统图像分割模块图像识别模块自适应分割阈值分割分块数据存储模块图像采集模块细胞图像识别细胞核细胞核图像智能化操作细胞标记基因导入模块健康状态结果合并输出图像显示模块诱导分化主控模块检测门限送入筛选输出诊断分割医生帮助

[发明专利]图像识别方法、识别模型的训练方法及相关装置、设备-CN202010121559.5在审
发明人：杨爽;李嘉辉;黄晓迪 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、识别模型的训练方法及相关装置、设备，其中，图像识别方法包括：获取待识别病理图像；采用识别模型中的检测子模型对待识别病理图像进行目标检测，得到待识别病理图像中包含目标细胞的检测区域；利用识别模型中的分类子模型对检测区域进行第一分类处理，得到目标细胞的类别。上述方案，能够准确、高效地识别病理图像中的目标细胞。
图像识别方法模型训练相关装置设备

[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]一种利用标准细胞库图像识别样本细胞的方法-CN201810126347.9在审
发明人：陈永强;曾玉成;洪宇 -专利权人：佛山市水木联合医疗器械研究院
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种利用标准细胞库图像识别样本细胞的方法，通过人工设计的计算程序来提取细胞的特定形态，再将被检测样本细胞的形态与标准细胞库图像（上皮细胞、单核细胞、粒细胞等）进行比对，经过设定的辅助判读程序，可识别所测样本细胞的形态，可大大减少人工干预，使癌症细胞图像识别效果更加客观准确，具有快速，成本低等强大优势。
样本细胞标准细胞库图像癌症细胞单核细胞辅助判读计算程序人工干预人工设计上皮细胞图像识别可识别粒细胞比对细胞检测

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