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基于深度学习的宫颈液基细胞检测与识别方法及系统

Name: 基于深度学习的宫颈液基细胞检测与识别方法及系统
Brand: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院)
SKU: 2023110868626
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311086862.6 📄 发布日：2026/09/11

著录项目信息

申请日

2023-08-25

公开号

CN117252813B

公开日

2025-09-05

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_12 , G06V20_69 , G06V20_70 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习医学图像识别细胞图像识别

应用场景

宫颈癌筛查, 病理诊断, 临床辅助诊断, 医学图像分析, 细胞学检测

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摘要

本发明属于神经网络检测图像的技术领域，更具体地，涉及基于深度学习的宫颈液基细胞检测与识别方法及系统。所述方法包括采集宫颈液基细胞图像数据，并经裁剪生成子图像集；对宫颈液基细胞病理图像的子图像集使用矩形框作为边界框进行异常细胞标注；将标注完成的数据进行数据增强处理得到数据集，再将数据集划分为训练集、验证集和测试集；通过数据集对改进的YOLOv5网络模型进行训练、验证和测试，得到训练好的改进的YOLOv5网络模型；将待分析宫颈液基细胞病理图像输入训练好的改进的YOLOv5网络模型进行识别。本发明解决了现有技术中存在漏检测和误检测的情况，并目标检测的准确性和鲁棒性不足的问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117252813B

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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

一种网络交易违法行为预测方法、电子设备及存储介质

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