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公开(公告)号：CN112801212B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110229582.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本半监督学习的白细胞分类计数方法，首先对显微镜拍摄的血细胞图像用图像处理方式清晰定位到单个白细胞，得到待分类细胞图像；对细胞图像选取部分进行人工标注，分别得到标注样本与无标注样本，分配训练样本和测试样本；确定分类网络的输入输出及中间部分的结构，构建基于双网络结构的半监督分类网络；使用少量标注样本和大量无标注样本训练半监督分类网络，保存训练效果最优的模型；对定位的单个白细胞图像进行分类，根据半监督分类网络输出每张图像的分类信息，从而统计出白细胞每类的数量。该方法能够在少标注情况下实现白细胞图像分类统计，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN112801212A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110229582.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本半监督学习的白细胞分类计数方法，首先对显微镜拍摄的血细胞图像用图像处理方式清晰定位到单个白细胞，得到待分类细胞图像；对细胞图像选取部分进行人工标注，分别得到标注样本与无标注样本，分配训练样本和测试样本；确定分类网络的输入输出及中间部分的结构，构建基于双网络结构的半监督分类网络；使用少量标注样本和大量无标注样本训练半监督分类网络，保存训练效果最优的模型；对定位的单个白细胞图像进行分类，根据半监督分类网络输出每张图像的分类信息，从而统计出白细胞每类的数量。该方法能够在少标注情况下实现白细胞图像分类统计，且检测效率和精度高。
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