基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陰道分泌物顯微圖像有形成分檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810084709.2 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN108334835B 公開(kāi)（公告）日 2021-11-19
申請(qǐng)公布號(hào) CN108334835B 申請(qǐng)公布日 2021-11-19
分類(lèi)號(hào) G06K9/00;G06N3/04 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 孫力;鄭智琳;莊泉潔;劉洪英 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 上海瀾澈生物科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 上海藍(lán)迪專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所（普通合伙） 代理人 徐筱梅;張翔
地址 200241 上海市閔行區(qū)東川路500號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陰道分泌物顯微圖像有形成分檢測(cè)方法，包括以下步驟：使用selective search算法提取陰道分泌物圖片訓(xùn)練集的目標(biāo)候選位置，并判定其標(biāo)簽；搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括五路由多個(gè)卷積層、batch normalization層和池化層搭成的網(wǎng)絡(luò)，每路經(jīng)過(guò)GAP層后融合為一路，最后接全連接層和softmax層；將候選位置處的圖像塊和其相鄰上、下、左、右四塊圖像塊作為模型的輸入，以最小化softmax loss函數(shù)為目標(biāo)訓(xùn)練出目標(biāo)識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；提取陰道分泌物測(cè)試圖像的目標(biāo)候選位置及其四鄰域輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出檢測(cè)目標(biāo)的位置與類(lèi)別。本發(fā)明將目標(biāo)候選位置鄰域的信息引入神經(jīng)網(wǎng)路，有效提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力。