一种基于深度学习的诱导多功能干细胞早期识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210840117.5
IPC分类号：G06V20/69;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-07-18
申请人：
浙江万里学院

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的诱导多功能干细胞早期识别方法
申请号	CN202210840117.5	申请日期	2022-07-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-08	公开/公告号	CN115311656A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V20/69	IPC分类号	G;0;6;V;2;0;/;6;9;;;G;0;6;V;2;0;/;4;0;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	浙江万里学院	申请人地址	浙江省宁波市鄞州区钱湖南路8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江万里学院	当前权利人	浙江万里学院
发明人	杨立春;金冉
代理机构	宁波奥圣专利代理有限公司	代理人	潘瑛超

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的诱导多功能干细胞早期识别方法，特点是获取早期视频，利用滑动窗口对早期视频进行滑动处理，得到训练集，利用训练集训练三维卷积神经网络，利用训练后的三维卷积神经网络得到训练集中的状态良好的细胞的运动特征和形态特征，利用得到的训练集中的状态良好的细胞的运动特征和形态特征训练softmax分类器，将待识别的视频输入到训练后的三维卷积神经网络中得到每个细胞对应的运动特征和形态特征，将每个细胞对应的运动特征和形态特征输入至训练后的softmax分类器中，得到待识别的视频中状态良好的细胞的数量，最后得到良好率，完成识别过程；优点是不但识别精度高，而且识别速度快，可以加快后续改进实验的效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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