一種基于改進(jìn)漸進(jìn)式殘差網(wǎng)絡(luò)的腸神經(jīng)叢輔助識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111631341.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113989800A 公開(kāi)（公告）日 2022-01-28
申請(qǐng)公布號(hào) CN113989800A 申請(qǐng)公布日 2022-01-28
分類號(hào) G06V20/69（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 曹禎庭;武海燕;吳婷;李夢(mèng)婷;錢新月;韓傳富;沈緯;唐維兵;周春雷;唐杰 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 南京南數(shù)數(shù)據(jù)運(yùn)籌科學(xué)研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所（普通合伙） 代理人 徐激波
地址 210000江蘇省南京市江寧區(qū)蘇源大道19號(hào)九龍湖國(guó)際企業(yè)總部園B1棟17層（江寧開(kāi)發(fā)區(qū)）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)漸進(jìn)式殘差網(wǎng)絡(luò)的腸神經(jīng)叢輔助識(shí)別方法，包括以下步驟：步驟1，采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2，基于改進(jìn)的漸進(jìn)式殘差復(fù)原網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建復(fù)原模型，并基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MSEloss對(duì)復(fù)原模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟3，將原始待測(cè)圖像輸入訓(xùn)練后的復(fù)原模型，得到復(fù)原結(jié)果；步驟4，將復(fù)原結(jié)果與原始待測(cè)圖像進(jìn)行像素級(jí)差異比較，得到腸神經(jīng)叢的位置；步驟5，采用分類模型，對(duì)正常與非正常的神經(jīng)叢進(jìn)行分類。通過(guò)本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)叢準(zhǔn)確、快速的識(shí)別，先對(duì)正常與非正常的神經(jīng)叢進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)正常與非正常形態(tài)的神經(jīng)叢評(píng)估，識(shí)別為正常的神經(jīng)叢后再進(jìn)行后續(xù)神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的識(shí)別，從而大大提高識(shí)別效率和準(zhǔn)確率。