基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法，其包括：采集血细胞离轴干涉图；根据血细胞离轴干涉图提取物波复振幅；从物波复振幅中恢复血细胞相位；对血细胞相位图进行标注；建立血细胞相位图数据集；构建残差卷积神经网络框架；根据血细胞相位图数据集，训练残差卷积神经网络框架；获取血细胞自动分类模型；以及根据血细胞自动分类模型对血细胞自动分类，实现无标记定量相位成像下的血细胞自动分类；无需对血细胞染色，可快速恢复血细胞相位图，高效地实现了无标记定量相位成像下的血细胞自动分类，增加了可行性，降低了复杂度；无需人工操作和干预，可自动实现对血细胞的快速分类和计数。
基本信息
专利标题 ：
基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359901A
申请号 ：
CN202210002014.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐礼浩徐小青王霆陈吉丽倪语丹刘浩琦王洁王利群
申请人 ：
常州机电职业技术学院
申请人地址 ：
江苏省常州市武进区湖塘镇鸣新中路26号
代理机构 ：
常州市科谊专利代理事务所
代理人 ：
芮雪萍
优先权 ：
CN202210002014.1
主分类号 ：
G06V20/69
IPC分类号 ：
G06V20/69 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/69
申请日 : 20220104
申请日 : 20220104
2022-04-15 ：
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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