[发明专利]一种脑切片标记神经细胞检测方法及装置在审
申请号: | 202011388114.X | 申请日: | 2020-12-01 |
公开(公告)号: | CN113034429A | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 王松伟;牛克;王宇航;李倩 | 申请(专利权)人: | 郑州大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 450001 河南省郑*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 切片 标记 神经细胞 检测 方法 装置 | ||
1.一种脑切片标记神经细胞检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过对动物进行手术处理、病毒标记、免疫组化和共聚焦成像等步骤获取荧光标记脑切片;
将荧光标记脑切片进行神经细胞标注,得到目标检测网络模型训练的数据集,该数据集包括训练数据集、验证数据集和测试数据集;
将数据集输入目标检测网络中进行训练,得到目标检测模型的最优参数;
将得到的最优参数应用于所要检测的荧光标记脑切片,完成脑切片标记神经细胞的检测。
2.根据权利要求1所述的脑切片标记神经细胞检测方法,其特征在于,通过对动物进行嗜神经工具病毒注射、取材及样本制备、免疫组化及共聚焦成像三个步骤获取荧光标记脑切片。
3.根据权利要求1所述的脑切片标记神经细胞检测方法,其特征在于,通过标注工具软件对荧光标记脑切片中的神经细胞进行标注。
4.根据权利要求1所述的脑切片标记神经细胞检测方法,其特征在于,采用IRN FasterR-CNN深度学习网络作为目标检测网络对数据集进行训练。
5.根据权利要求4所述的脑切片标记神经细胞检测方法,其特征在于,IRN Faster R-CNN目标检测网络包括Inception-Res-Net特征提取网络、RPN网络、ROI Pooling和全连接网络。
6.一种脑切片标记神经细胞检测装置,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任意一项所述的脑切片标记神经细胞检测方法。
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