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基于显微图像和深度学习的微球单一性识别和定位的方法

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本发明涉及一种基于显微图像和深度学习的微球单一性识别和定位的方法，包括下列步骤：获得多幅显微图像；提取显微图像中微球区域，得到由微球区域组城的图像集X2，将X2作为卷积神经网络的训练集；搭建并训练卷积神经网络，对图像进行特征提取，最终输出用于表示分类结果的唯一编码，其中，(1,0,0)表示无球，(0,1,0)表示单球，(0,0,1)表示多球，得到训练好的卷积神经网络用C表示；定位算法。

著录项

公开/公告号CN108960284B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-07

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN201810547963.1
发明设计人胡春光;韩梦柯;林祖增;胡晓东;李宏斌;胡小唐;
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申请日2018-05-31
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人程毓英
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2022-08-23 12:26:46

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