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龍圖騰網(wǎng)恭喜中移(成都)信息通信科技有限公司;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法、裝置及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114202494B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010899451.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法、裝置及設(shè)備是由楊了;楊適睿;唐明軒;左東奇;唐曉霽設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-08-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法、裝置及設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法、裝置及設(shè)備，該基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法包括：獲取目標(biāo)細(xì)胞圖像；將目標(biāo)細(xì)胞圖像輸入第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)第一粗分類(lèi)特征；將多個(gè)第一粗分類(lèi)特征與目標(biāo)細(xì)胞圖像輸入拼接層進(jìn)行特征拼接，輸出拼接特征；將拼接特征輸入第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)精分類(lèi)特征；將多個(gè)精分類(lèi)特征輸入第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)第二粗分類(lèi)特征，多個(gè)第二粗分類(lèi)特征包括目標(biāo)粗分類(lèi)特征，目標(biāo)粗分類(lèi)特征標(biāo)識(shí)有目標(biāo)細(xì)胞圖像的粗分類(lèi)結(jié)果；本申請(qǐng)實(shí)施例能夠解決現(xiàn)有的腫瘤細(xì)胞分類(lèi)模型對(duì)細(xì)胞分類(lèi)精度較低的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于細(xì)胞分類(lèi)模型分類(lèi)細(xì)胞的方法，其特征在于，所述細(xì)胞分類(lèi)模型包括，級(jí)聯(lián)的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、拼接層和第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述方法包括：獲取目標(biāo)細(xì)胞圖像；將所述目標(biāo)細(xì)胞圖像輸入所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)第一粗分類(lèi)特征；將所述多個(gè)第一粗分類(lèi)特征與所述目標(biāo)細(xì)胞圖像輸入所述拼接層進(jìn)行特征拼接，輸出拼接特征；將所述拼接特征輸入所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)精分類(lèi)特征，所述多個(gè)精分類(lèi)特征包括目標(biāo)精分類(lèi)特征，所述目標(biāo)精分類(lèi)特征標(biāo)識(shí)有所述目標(biāo)細(xì)胞圖像的精分類(lèi)結(jié)果；將所述多個(gè)精分類(lèi)特征輸入所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，輸出多個(gè)第二粗分類(lèi)特征，所述多個(gè)第二粗分類(lèi)特征包括目標(biāo)粗分類(lèi)特征，所述目標(biāo)粗分類(lèi)特征標(biāo)識(shí)有所述目標(biāo)細(xì)胞圖像的粗分類(lèi)結(jié)果。

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