申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2020-12-14

公开（公告）日：2021-03-23

公开（公告）号：CN112541895A

主分类号：G06T7/00(20170101)

分类号：G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/49(20170101);G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.04.09#实质审查的生效;2021.03.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于组织形态分析的小鼠生精管自动分期系统。属于机器学习和图像处理领域；具体步骤：基于深度残差网络ResNet构建小鼠生精管分类模型；提取生精管图像内的细胞层次和组织层次的特征。本发明运用深度学习方法对小鼠睾丸内多类生精管、生精管内多类细胞、生精管内多类区域进行自动分割；另外在特征提取和特征选择的工作中，在现有的病理学特征基础上手动设计长形精子方向特征；最终所选出来的特征分类准确率良好，与病理医生的分期经验相符，可以有效地相互解释，充分验证了所选取出来特征的正确性；另外VI、VII‑mVIII和lateVIII分期系统的成功建立可以为病理医生在分期诊断时提供定量化的信息，辅助病理医生进行分期鉴定。

主权项：1.一种基于组织形态分析的小鼠生精管自动分期系统，其特征在于，具体步骤包括如下：步骤1.1、基于深度残差网络构建小鼠生精管分类模型；步骤1.2、提取生精管图像内的细胞层次和组织层次的特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于组织形态分析的小鼠生精管自动分期系统

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