[发明专利]一种人类上皮细胞样本图像自动分类方法在审
| 申请号： | 201710183151.9 | 申请日： | 2017-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN108629359A | 公开（公告）日： | 2018-10-09 |
| 发明（设计）人： | 郑伟诗;李宏伟;黄灏;李瑞溪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人类上皮细胞样本图像自动分类方法，包括步骤：将人类上皮细胞样本图像分割成多张细胞群图片；从细胞群图片中筛选出有效的训练样本；使用有效的训练样本对深度卷积神经网络进行训练；用训练完成的深度卷积神经网络对未筛选的细胞群图片进行模式分类；统计模式分类结果，得到每个人类上皮细胞样本图片的模式分布直方图；使用模式分布直方图作为特征向量，输入到统计分类器进行模型训练；使用训练好的统计分类器对测试样品进行分类预测。本发明使用深度卷积神经网络，对单个细胞进行模式识别，具有鲁棒性；使用模式分布直方图作为样本图像的特征表达，对噪声数据有一定的容忍度，识别率高。 | ||
| 搜索关键词： | 人类上皮细胞 样本图像 卷积神经网络 细胞群 分布直方图 统计分类器 模式分类 使用模式 训练样本 自动分类 筛选 测试样品 单个细胞 模式分布 模式识别 模型训练 特征表达 特征向量 样本图片 噪声数据 鲁棒性 容忍度 识别率 直方图 图片 分割 分类 预测 统计 | ||
【主权项】：
1.一种人类上皮细胞样本图像自动分类方法，其特征在于，包括步骤S1：将人类上皮细胞样本图像分割成多张细胞群图片；S2：从所述细胞群图片中筛选出有效的训练样本；S3：使用有效的训练样本对深度卷积神经网络进行训练；S4：用训练完成的深度卷积神经网络对未筛选的细胞群图片进行模式分类；S5：统计模式分类结果，得到每个人类上皮细胞样本图片的模式分布直方图；S6：使用所述模式分布直方图作为特征向量，输入到统计分类器进行模型训练；S7：使用训练好的统计分类器对测试样品进行分类预测。
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