[发明专利]一种基于图卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法有效
| 申请号： | 202010044739.8 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111274903B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 史骏;王若宇;李俊;代杰 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V20/69;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 张果果 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法。首先准备宫颈细胞图像作为训练样本，之后获取样本的1024维特征表示，并构建样本特征关系图，然后搭建基于图卷积网络的深度网络，并将样本与样本特征关系图送入该深度网络模型中进行训练，迭代到一定次数后停止训练保存网络权重参数。使用时将目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，之后加载训练得到的权重参数及网络结构，将待预测区域输入其中计算即可得到分类结果。这种方法提高了宫颈细胞诊断的精确度及效率，优化了病理医生的诊断流程，减轻了医生的工作负担。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 宫颈 细胞 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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