一种基于深度学习的药物分类方法及装置
授权
摘要
本发明提供一种基于深度学习的药物分类方法及装置，方法包括：将待分类药物分别作用于不同种类的细胞球培养，并分别采集包括细胞球的多个指定天的初始图像；将初始图像作为输入，训练图像分割模型或目标检测深度学习模型，以获得细胞球区域；根据细胞球区域，利用卷积神经网络预训练细胞球特征提取器；利用细胞球特征提取器提取细胞球区域的图像特征，将图像特征输入LSTM网络得到特征向量，将特征向量连接，并利用LSTM网络中的注意力机制模块和全连接层对连接后的特征向量分类，训练LSTM模型以对待分类药物识别分类。本发明可快速确定未知药物的种类，并不需要繁琐的实验操作，利用深度学习技术即可只通过图像对药物进行识别分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的药物分类方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113869288A
申请号 ：
CN202111454581.2
公开（公告）日 ：
2021-12-31
申请日 ：
2021-12-02
授权号 ：
CN113869288B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
顾忠泽陈早早
申请人 ：
东南大学苏州医疗器械研究院
申请人地址 ：
江苏省苏州市高新区科技城锦峰路8号1号楼3楼
代理机构 ：
北京中知法苑知识产权代理有限公司
代理人 ：
李明
优先权 ：
CN202111454581.2
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2022-01-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211202
申请日 : 20211202
2021-12-31 ：
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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