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一種基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)胞分裂檢測(cè)方法與流程

文檔序號(hào):11951443閱讀:來(lái)源:國(guó)知局
技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)胞分裂檢測(cè)方法,涉及細(xì)胞生物學(xué)等技術(shù)領(lǐng)域,解決細(xì)胞分裂檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。本發(fā)明包括獲取細(xì)胞培養(yǎng)過(guò)程中的圖像,并根據(jù)一定時(shí)間間隔獲取的圖像構(gòu)成連續(xù)的圖像序列;對(duì)圖像序列中所有的細(xì)胞分裂過(guò)程進(jìn)行判定比較,并對(duì)細(xì)胞分裂中可清晰觀察到父細(xì)胞分裂為兩個(gè)子細(xì)胞膜的位置進(jìn)行標(biāo)注,構(gòu)成標(biāo)注的數(shù)據(jù)集;構(gòu)建全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中載入標(biāo)注的數(shù)據(jù)集,使用深度學(xué)習(xí)方法直接從圖像序列上進(jìn)行特征學(xué)習(xí),得到訓(xùn)練好的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;將訓(xùn)練好的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行部署,用于相似類型細(xì)胞培養(yǎng)數(shù)據(jù)的細(xì)胞分裂的自動(dòng)檢測(cè)。本發(fā)明用于細(xì)胞分裂檢測(cè)。

技術(shù)研發(fā)人員:毛華;桑永勝;陳杰;周堯;嚴(yán)明
受保護(hù)的技術(shù)使用者:四川大學(xué)
文檔號(hào)碼:201610499189
技術(shù)研發(fā)日:2016.06.29
技術(shù)公布日:2016.12.07

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