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申请/专利权人：广州医科大学附属妇女儿童医疗中心;华南理工大学
摘要：本发明公开了一种骨髓细胞少样本分类方法、系统及电子设备，方法包括：获取骨髓细胞数据集，构建少样本训练集和测试集建立基于文本多源生成选择的多尺度多模态少样本分类网络模型；根据所述少样本训练集对所述少样本分类网络模型进行训练，得到训练好的骨髓细胞分类网络模型；将测试的骨髓细胞图像输入所述骨髓细胞分类网络模型，得到骨髓细胞图像的预测类别，实现少样本训练情况下的骨髓细胞图像分类。本发明选择组织病理学预训练模型用于骨髓细胞分类，并设计文本多源生成选择模块，规范骨髓细胞各个类别的语义描述，进而提升了骨髓细胞少样本分类准确率，可广泛应用于计算机视觉技术领域。
主权项：1.一种骨髓细胞少样本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取骨髓细胞数据集，构建少样本训练集和测试集；建立基于文本多源生成选择的多尺度多模态少样本分类网络模型；其中，所述少样本分类网络模型应用了组织病理学预训练模型，所述少样本分类网络模型增设了多源文本生成选择模块；所述多源文本生成选择模块用于生成输入网络的类别文本描述；根据所述少样本训练集对所述少样本分类网络模型进行训练，得到训练好的骨髓细胞分类网络模型；将测试的骨髓细胞图像输入所述骨髓细胞分类网络模型，得到骨髓细胞图像的预测类别，实现少样本训练情况下的骨髓细胞图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心 华南理工大学 一种骨髓细胞少样本分类方法、系统及电子设备
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