医疗图像处理类专利转让_商标转让

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专利名称：基于生成对抗网络的宫颈细胞图像半监督学习方法申请号：2021112471104 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：医疗图像处理医学影像宫颈癌诊断癌细胞标记肿瘤诊断辅助医疗智慧医疗相似专利发布日：2025/07/10
摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络的宫颈细胞图像半监督学习方法，包括如下步骤：(1)训练生成对抗网络，生成负样本分布；(2)训练分类器，学习正样本和负样本的判别边界；(3)基于已训练的分类器模型，对检测到的未知单细胞图像进行分类。本发明的模型学习过程不需要任何负样本先验知识，能够联合优化生成式和判别式模型，同时利用少量有标记数据和大量未标记数据进行宫颈细胞图像半监督学习，能有效提升未标记数据利用率，进而提升宫颈细胞图像分类准确率和效率。

专利名称：一种基于粒度优化特征的宫颈细胞图像半监督分类方法申请号：2021111639790 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：医疗图像处理医学影像宫颈癌诊断癌细胞标记肿瘤诊断辅助医疗智慧医疗相似专利发布日：2025/07/10
摘要：本发明提供一种基于粒度优化特征的宫颈细胞图像半监督分类方法，包括如下步骤：(1)利用有限的标记训练样本和类别隶属模糊方法，得到训练和测试样本的粒度特征；(2)使用近邻粗糙集方法去除冗余特征，对粒度特征进行优化，以降低样本粒度特征规模；(3)利用标记样本训练BP神经网络得到基分类器；(4)从未标记样本数据中不断选取候选样本进行标记，将新标记的候选样本扩充到原始训练样本中对BP网络进行再次训练，重复扩充和再训练过程，直到标记样本数目达到相应标准。本发明能够准确高效地对宫颈细胞图像进行分类，兼具更优的分类准确率和kappa系数。

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