[发明专利]基于BP神经网络和细胞力学特性参数的癌细胞分类方法在审
| 申请号： | 202010505655.X | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111860129A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 田延岭;林旺江;朱鑫垚;王伟杰;刘柱;张伟;吕荣宇;卢康康;王福军;张大卫 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络和细胞力学特性参数的癌细胞分类方法，以肝癌细胞7721、肝癌细胞HepG2、肺癌细胞A549和胃癌细胞SGC的细胞力学参数作为输入数据，以细胞的种类分类作为输出数据，建立BP神经网络，来识别细胞的类型。本发明具有速度快、自动化、准确率高的优点，为癌细胞的识别分类节省了大量的人力成本、物力成本、时间成本，有助于人们从细胞力学角度来看待癌细胞的识别分类，为癌细胞识别分类提供一个新的视角，同时减少了传统方法中人为主管因素所带来的癌细胞识别分类误差。本发明的方法，细胞识别准确率为100％，即误差为0，准确率高，且是由程序自动化识别，为癌症的识别分类提供了一种有效的补充方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 细胞 力学 特性 参数 癌细胞 分类 方法 | ||
【主权项】：
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