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一种基于并行残差网络的低分辨率细胞超分辨率重建方法

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本发明公开了一种基于并行残差网络的低分辨率细胞超分辨率重建方法。该方法包含：数据集获取，训练集的增强与预处理，训练集的特征提取，超分辨率重建。数据集获取是通过将一张含有多个细胞的图像，分割成多张含有单个细胞的图像。数据集增强的方法是旋转增加数据集数量的方法，预处理是将分割后的高分辨率细胞通过降采样得到低分辨率细胞图像。训练集的特征提取是基于残差块的串联网络和并联卷积网络的结合。超分辨率重建采用的是亚分辨率卷积层。经过测试，本网络对低分辨率（10*10到30*30）的细胞图像细节恢复较完整。

著录项

公开/公告号CN111681168A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-18

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN202010509838.9
发明设计人黄汐威;刘季璇;
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申请日2020-06-05
分类号G06T3/40(20060101);
代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);
代理人孙孟辉
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2023-06-19 08:19:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-21

授权

发明专利权授予

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