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基于图像分割的干细胞分类方法及系统 

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申请/专利权人:深圳市一五零生命科技有限公司

摘要:本申请涉及细胞图像分割技术领域,公开了一种基于图像分割的干细胞分类方法及系统。所述方法包括:对干细胞显微图像进行均值滤波和均衡化处理,得到标准化高分辨率图像;将标准化高分辨率图像输入多级深度学习网络进行特征提取,得到多尺度细胞特征图;对多尺度细胞特征图进行细胞分割和后处理,得到精确分割的细胞区域掩模;对精确分割的细胞区域掩模提取几何特征、纹理特征和强度特征,得到高维细胞特征向量;对高维细胞特征向量和干细胞显微图像进行双路径深度学习分类和融合,得到细胞类别概率分布和分割结果;基于细胞类别概率分布和分割结果重建多类别细胞图像,得到分类可视化结果,本申请提高了干细胞分类的准确率。

主权项:1.一种基于图像分割的干细胞分类方法,其特征在于,所述基于图像分割的干细胞分类方法包括:对干细胞显微图像进行均值滤波和均衡化处理,得到标准化高分辨率图像;将所述标准化高分辨率图像输入多级深度学习网络进行特征提取,得到多尺度细胞特征图;对所述多尺度细胞特征图进行细胞分割和后处理,得到精确分割的细胞区域掩模;对所述精确分割的细胞区域掩模提取几何特征、纹理特征和强度特征,得到高维细胞特征向量;对所述高维细胞特征向量和所述干细胞显微图像进行双路径深度学习分类和融合,得到细胞类别概率分布和分割结果;基于所述细胞类别概率分布和所述分割结果重建多类别细胞图像,得到分类可视化结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳市一五零生命科技有限公司 基于图像分割的干细胞分类方法及系统

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