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申请/专利权人：中国医学科学院血液病医院(中国医学科学院血液学研究所)
摘要：本发明提供了基于神经网络的骨髓造血细胞发育异常的识别方法，包括如下步骤：根据细胞类型划分骨髓细胞图像，得到多个细胞样本集，提取细胞样本集中骨髓细胞图像中的胞核图像，得到多个胞核样本集，分别使用不同细胞类型的细胞样本集与胞核样本集对神经网络进行单独训练，根据神经网络模型预测结果的ROC曲线获取最大约登指数对应的阈值，并设置用于量化预测结果的积分值，基于获取的阈值建立发育异常细胞数与积分值之间的关系函数，得到当前骨髓细胞图像的异常识别结果。本发明有益效果：实现三系发育异常判读客观化、定量化，不仅能够提高骨髓形态检验人员的工作效率，还能够提高判读的准确度。
主权项：1.基于神经网络的骨髓造血细胞发育异常的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取骨髓细胞图像，根据细胞类型划分骨髓细胞图像，得到多个细胞样本集，提取细胞样本集中骨髓细胞图像中的胞核图像，得到多个胞核样本集；构建神经网络模型，使用细胞样本集和胞核样本集对神经网络模型进行训练；其中，所述对神经网络进行训练的过程中，分别使用不同细胞类型的细胞样本集与胞核样本集对神经网络进行单独训练；根据神经网络模型预测结果的ROC曲线获取最大约登指数对应的阈值，并设置用于量化预测结果的积分值，基于获取的阈值建立发育异常细胞数与积分值之间的关系函数；将训练后的神经网络模型的输出结果代入至关系函数中得到当前骨髓细胞图像的异常识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院血液病医院(中国医学科学院血液学研究所) 基于神经网络的骨髓造血细胞发育异常的识别方法
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