[发明专利]基于深度学习特征与人工提取特征融合的白细胞分类方法在审
| 申请号： | 202110301541.8 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113065430A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 董娜;冯晴月;常建芳 | 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： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习特征与人工提取特征融合的白细胞分类方法，包括以下步骤：从分割出的白细胞细胞核以及整个白细胞中，提取颜色、纹理和形态三方面的多个人工特征；引入迁移学习的方法，将在Image Net数据集上预训练好的Inception V3网络模型迁移到白细胞数据集上，去掉Inception V3网络模型最后的两层，并加入一个全局平均池化层以及一个全连接层，以该全连接层的输出作为深层特征；将深层特征与人工提取特征拼接融合后，将融合特征送入输出层，构建白细胞分类模型，实现白细胞的分类。本发明充分地利用了图像的特征信息，提高了分类准确率，并引入迁移学习的方法，在只拥有小数据集的情况下，实现准确高效的图像分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 特征 人工 提取 融合 白细胞 分类 方法 | ||
【主权项】：
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