基于深度神经网络对活体细胞形态检测的方法及相关产品
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摘要

本发明涉及一种基于深度神经网络对活体细胞形态检测的方法及相关产品,其中所述方法包括:使用基于深度神经网络的目标检测模型对采集的包含活体细胞的待检测图像进行识别和定位,以提取活体单细胞图像;使用基于深度神经网络的细胞分割模型对所述活体单细胞图像进行分割,以获取活体单细胞的特征部位;以及根据所述特征部位,分析并确定所述活体单细胞的形态参数。根据本发明的方法,能够保证被检测细胞的活性,并能够实现对活体细胞形态的无损、精确和快速的检测,有利于被检测细胞的临床应用和研究。

基本信息
专利标题 :
基于深度神经网络对活体细胞形态检测的方法及相关产品
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112508955A
申请号 :
CN202110169830.7
公开(公告)日 :
2021-03-16
申请日 :
2021-02-08
授权号 :
CN112508955B
授权日 :
2022-05-10
发明人 :
刘国乐靳杰石浩降雨强杨戈杨涛
申请人 :
中国科学院自动化研究所;中国科学院大学;捕精者(北京)生物技术有限公司
申请人地址 :
北京市海淀区中关村东路95号
代理机构 :
北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李波
优先权 :
CN202110169830.7
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/10  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-10 :
授权
2021-04-02 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20210208
2021-03-16 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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