有监督学习功能的细胞图像自动分类方法和系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201010288673.3
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/20
申请日期：
2010-09-21
申请人：
张云超

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著录项信息

专利名称	有监督学习功能的细胞图像自动分类方法和系统
申请号	CN201010288673.3	申请日期	2010-09-21
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2012-04-11	公开/公告号	CN102411715A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;2;0查看分类表>
申请人	张云超	申请人地址	广东省深圳市南山区西丽动物园路德意名居4栋A座16B 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	张云超	当前权利人	张云超
发明人	张云超
代理机构	深圳市睿智专利事务所	代理人	陈鸿荫

摘要

一种有监督学习功能的细胞图像自动分类方法，用于包括计算机和与之电连接的电子显微镜的有监督学习功能的细胞图像自动分类系统，该自动分类系统控制电子显微镜采集样本细胞的图像信息，并存入所述计算机中；将图像信息的各目标细胞人工标注出来作为导师信号，并提取图像特征，作为特征向量，通过分类算法的训练，得出有效特征向量子集，并确定分类算法的参数；再提取待检细胞图像信息的图像特征作为特征向量，依据得到分类算法的参数，执行分类算法，即而得到该待检细胞图像中细胞的分类结果。本发明的有益效果是：提供了一种柔性可扩展的紧凑而灵敏的细胞自动分类系统，可采集任意感兴趣对象的图像信息进行分类识别，能为生物、医学领域的工作者提供更多的信息。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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