发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的细胞低分辨率图像融合方法

📄 申请号：CN201910044863.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-01-17

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_82 , G06T7_136 , G06T7_11 , G06T7_194 , G06T7_00 ,

技术画像

所属领域

图像融合图像融合卷积神经网络医学图像处理

应用场景

细胞显微图像分析, 医学影像处理, 病理学检测, 生物医学研究, 图像重建与增强

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的细胞低分辨率图像融合方法，包括以下步骤：步骤1)采集并分割得到目标细胞高分辨率图像；步骤2)提取卷积神经网络训练集label标签和测试集的label标签；步骤3)得到目标细胞低分辨率图像；步骤4)选取训练集、测试集和验证集；步骤5)搭建CFFnet卷积神经网络，对训练集中的数据进行训练和测试直到CFFnet卷积神经网络达到收敛，收敛的CFFnet卷积神经网络即为细胞融合模型，CFFnet卷积神经网络的输出层输出融合图像，细胞低分辨率图像融合完成。本发明使同类细胞共同的的直观形貌及结构特征能够得到融合并反应；可以实现细胞病变的检测，为疾病自动诊断提供依据。

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

20220923

✅ 授权

20200114

?? 实质审查的生效：

20191220

📄 公开

基于随机码提取方法

当前第 / 件

一种低分辨率细胞图像的神经网络结构及加速电路

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_80)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：14 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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