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发明专利
已授权
一种基于并行残差网络的低分辨率细胞超分辨率重建方法
📄 申请号:CN202010509838.9
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2020-06-05
公开号
CN111681168B
公开日
2023-03-21
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06T3_40
IPC 分类号
G06T3_40
技术画像
所属领域
图像超分辨率重建
图像超分辨率重建
深度学习算法
医学图像处理
应用场景
医学影像分析, 细胞形态学研究, 病理辅助诊断, 生物显微图像增强
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摘要
本发明公开了一种基于并行残差网络的低分辨率细胞超分辨率重建方法。该方法包含:数据集获取,训练集的增强与预处理,训练集的特征提取,超分辨率重建。数据集获取是通过将一张含有多个细胞的图像,分割成多张含有单个细胞的图像。数据集增强的方法是旋转增加数据集数量的方法,预处理是将分割后的高分辨率细胞通过降采样得到低分辨率细胞图像。训练集的特征提取是基于残差块的串联网络和并联卷积网络的结合。超分辨率重建采用的是亚分辨率卷积层。经过测试,本网络对低分辨率(10*10到30*30)的细胞图像细节恢复较完整。
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
一种基于随机加密策略的资源受限系统安全通讯方法
当前第 / 件
一种网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
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