一种癌细胞种类识别装置
申请人信息
- 申请人:南昌康德莱医疗科技有限公司; 南昌大学
- 申请人地址:330096 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区艾溪湖北路77号新城吾悦广场办公12#楼712室
- 发明人: 南昌康德莱医疗科技有限公司; 南昌大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种癌细胞种类识别装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410146122.5 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117671395A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 南昌康德莱医疗科技有限公司; 南昌大学 |
| 发明人 | 徐健锋; 王瑞华; 彭明惠; 吴成磊; 魏欣 |
| 地址 | 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区艾溪湖北路77号新城吾悦广场办公12#楼712室; 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号 |
摘要文本
本发明提供一种癌细胞种类识别装置，包括：用于获取包括初始癌细胞医疗图像的初始样本集，对其进行预处理后获取包括阶段癌细胞医疗图像的阶段样本集的处理模块；用于基于初始样本集及阶段样本集构建包括最终图像矩阵的最终样本集的融合模块；用于构建初始识别神经网络、DTW距离差异性损失函数及交叉熵损失函数的构建模块；用于获取最终识别神经网络的训练模块；用于通过最终识别神经网络获取种类识别结果的执行模块。通过最终识别神经网络进行癌细胞种类识别，其不依靠手工特征进行分类，直接提取图像的深层特征进行识别，提高了对癌细胞种类识别的准确度。
专利主权项内容
1.一种癌细胞种类识别装置，其特征在于，包括处理模块、融合模块、构建模块、训练模块及执行模块；所述处理模块用于获取包括若干个初始癌细胞医疗图像的初始样本集，对所述初始样本集进行预处理，以获取包括若干个阶段癌细胞医疗图像的阶段样本集；所述融合模块用于构建与所述初始癌细胞医疗图像对应的第一图像矩阵，并构建与所述阶段癌细胞医疗图像对应的第二图像矩阵，所述第一图像矩阵包括若干个第一像素，所述第二图像矩阵包括若干个与所述第一像素对应的第二像素，基于所述第一像素及所述第二像素获取权重像素，若干个所述权重像素构成与最终癌细胞医疗图像对应的最终图像矩阵，若干个所述最终图像矩阵构成最终样本集，所述最终样本集与包括若干个癌细胞种类的类别集对应；所述构建模块用于构建包括若干个卷积层的初始识别神经网络，通过所述最终样本集构建DTW距离差异性损失函数，并通过所述最终样本集及所述类别集构建交叉熵损失函数；所述训练模块用于通过所述最终样本集、类别集、所述DTW距离差异性损失函数及所述交叉熵损失函数训练所述初始识别神经网络，以获取最终识别神经网络；所述执行模块用于获取待分类癌细胞医疗图像，将所述待分类癌细胞医疗图像作为输入值输入所述最终识别神经网络，以获取所述待分类癌细胞医疗图像的种类识别结果。 更多数据：搜索