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
IPC 分类号

技术画像

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

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。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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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

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