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[发明专利]一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统-CN202110392146.5有效
发明人：胡金龙;刘艳;吴悦豪;董守斌 -专利权人：中山市华南理工大学现代产业技术研究院
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统，该方法包括：1)获取带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理；2)分别根据细胞分割标记和分水岭算法，将带标签的/无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的/无标签的单一骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理；3)利用改进的最大类间方差法和N距边缘扩充方法对带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像进行细胞核、细胞质分割，并提取形态特征；4)构建混合卷积神经网络模型，将带标签的单一骨髓细胞显微图像输入模型训练；5)用训练好的混合卷积神经网络模型预测无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞类别，对各个细胞类别进行计数。本发明对骨髓细胞计数具有较高的精度。
一种融合形态特征显微图像骨髓细胞计数方法系统

[发明专利]一种基于预训练和图神经网络的功能脑网络分类方法-CN202110545947.0有效
发明人：胡金龙;李腾辉;黄旸珉;吴悦豪;董守斌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练和图神经网络的功能脑网络分类方法，包括步骤：1)获取fMRI数据，并进行预处理；2)对fMRI数据进行大脑区域划分并提取特征，以图的形式构建功能脑网络；3)将无标签的的功能脑网络输入节点编码层训练；4)通过节点信息聚合网络训练；5)将步骤3)和4)的输出通过边关系预测网络训练；6)将带标签的功能脑网络数据输入步骤3)训练后的节点编码层训练；7)在步骤4)训练后的节点信息聚合网络中进行训练；8)通过功能脑网络分类模型，进行训练和分类。本发明利用大量无标签脑网络数据，通过对图神经网络的预训练，使完成预训练的网络只需在少量标签数据上训练即可适应下游的功能脑网络分类任务。
一种基于训练神经网络功能网络分类方法