[发明专利]一种细胞类型分析模型训练方法、装置及分析方法在审
| 申请号： | 201811459149.0 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN109636782A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 王志岗;汝昆;贺环宇 | 申请（专利权）人： | 苏州深析智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 孟潭 |
| 地址： | 215021 江苏省苏州市苏州工业园*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种细胞类型分析模型训练方法，包括：获取包含单个细胞图像的第一样本图像；以及将所述第一样本图像及对应的细胞类型作为样本训练第一神经网络模型，其中，所述第一神经网络模型构造为识别单个细胞的类型。通过将单个细胞图像的获取和识别分开为两个部分分别实现，只将技术要求较高的识别细胞类型部分由第一神经网络模型实现，降低了第一神经网络模型的复杂程度和计算量，从而也能提高分析的效率。并且，人工智能在大量的样本数据的支持下，具有较高的准确性和一致性，为医生诊断疾病提高准确有效的数据依据。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 细胞类型 单个细胞 分析模型 样本图像 医生诊断疾病 图像 人工智能 技术要求 数据依据 样本数据 样本训练 计算量 分析 | ||
【主权项】：
1.一种细胞类型分析模型训练方法，其特征在于，包括：获取包含单个细胞图像的第一样本图像，其中所述单个细胞图像包括细胞核区域和细胞质区域；以及将所述第一样本图像及对应的细胞类型作为样本训练第一神经网络模型，其中，所述第一神经网络模型构造为根据包括所述单个细胞图像的细胞区域图像识别单个细胞的类型。
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