结合反绎学习与深度学习的免疫固定电泳图像识别方法

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本发明公开一种结合反绎学习与深度学习的免疫固定电泳图像识别方法，首先，获取免疫固定电泳图像及相关联的标记信息；针对少量且类别不平衡现象较为严重的样例数据，结合反绎学习引入专家知识，依照人工识别规则对样例数据进行切分和重新组合，从而实现免疫固定电泳图像的自动生成和标注；结合专家知识库，利用多任务学习范式和注意力机制设计神经网络结构，构建深度学习模型，对经反绎学习增广后的数据进行训练，获得高效且准确的分类模型；将所得到的分类模型应用于免疫固定电泳图像的识别中，准确、高效地实现免疫固定电泳图像的自动识别。