发明专利已授权

基于生成对抗网络和Caps-Unet网络的粘连细胞核分割方法

📄 申请号：CN202010977371.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-09-17

公开号

CN112102323B

公开日

2023-07-07

申请人

陕西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_08 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络图像分割深度学习

应用场景

病理图像分析, 医学影像分割, 细胞形态学分析, 临床辅助诊断, 智能医疗

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摘要

一种基于生成对抗网络和Caps‑Unet网络的粘连细胞核分割方法，由有标签数据集A归一化预处理、构建生成对抗网络、训练生成对抗网络、检测无标签数据集B并生成对应标签、数据集B预处理、构建Caps‑Unet网络、训练Caps‑Unet网络、用Caps‑Unet网络分割粘连细胞核步骤组成。本发明采用生成对抗网络和Caps‑Unet网络相结合，在图像中标签标记不足的情况下，解决了图像数据集标注又难又少的技术问题，图像中的密集粘连细胞核分割检测的技术问题，可以生成图像的标签，能够对细胞数量进行精准地统计，与现有技术相比，本发明方法具有检测细胞核区域准确、分割粘连细胞核精度高、分割检测速度快等优点，可用于深度学习方法自动检测细胞核以及分割密集粘连细胞核。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230707

✅ 授权

20210105

?? 实质审查的生效：

20201218

📄 公开

车载边缘设备基于关联学习的受损电子控制单元定位方法

当前第 / 件

一类具有双光子吸收特性的轴向配位复合物材料

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G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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