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公开(公告)号：CN118097662B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410227380.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 东北大学 , 辽宁然辉科技有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于CNN‑SPPF和ViT的巴氏涂片宫颈细胞图像分类方法。该分类方法包括：获取宫颈细胞的巴氏涂片在显微镜下被分类为n类样本集的图像数据集；将每类样本集中的细胞图像划分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行预处理；构建分类网络模型；该模型包括Focus模块、CNN‑SPPF模块、ViT模块、特征融合模块和分类模块；构造损失函数；将预处理后的训练集输入到该模型，并训练该模型；在训练该模型时，采用基于训练周期的损失，并使用Loss阈值对数据进行选择性增强处理，用于下一个轮次的训练；将验证集输入到训练后的分类网络模型进行优化；将测试集输入最终优化后的分类网络模型，输出分类结果。本发明利用CNN‑SPPF模块和ViT模块同时对无损下采样后的细胞图像进行特征提取，再进行特征融合，最终映射出细胞图像的分类结果，达到大大地提高宫颈细胞图像分类性能的目的。
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公开(公告)号：CN118097662A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410227380.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 东北大学 , 辽宁然辉科技有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于CNN‑SPPF和ViT的巴氏涂片宫颈细胞图像分类方法。该分类方法包括：获取宫颈细胞的巴氏涂片在显微镜下被分类为n类样本集的图像数据集；将每类样本集中的细胞图像划分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行预处理；构建分类网络模型；该模型包括Focus模块、CNN‑SPPF模块、ViT模块、特征融合模块和分类模块；构造损失函数；将预处理后的训练集输入到该模型，并训练该模型；在训练该模型时，采用基于训练周期的损失，并使用Loss阈值对数据进行选择性增强处理，用于下一个轮次的训练；将验证集输入到训练后的分类网络模型进行优化；将测试集输入最终优化后的分类网络模型，输出分类结果。本发明利用CNN‑SPPF模块和ViT模块同时对无损下采样后的细胞图像进行特征提取，再进行特征融合，最终映射出细胞图像的分类结果，达到大大地提高宫颈细胞图像分类性能的目的。
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公开(公告)号：CN117653781A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311690750.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 东北大学 , 东北大学佛山研究生创新学院
Abstract: 本发明属于生物医学技术领域，特别是涉及一种微纤维图案多功能可灌注血管网络的制备方法。本发明以精确地制造多功能、良好控制的、具有圆柱形通道的可灌注血管网络。该方法使用可拉伸微纤维作为易于拆卸的模板，快速生成具有1D，2D，3D和多层结构的圆柱通道芯片，实现了对血管几何形状的独立和精确控制。这些具有渗透性和细胞相容性的芯片具有模拟血管网络的巨大潜力。三维血管网络内表面内衬人脐静脉内皮细胞(HUVECs)，模拟人血管内皮化。结果表明，HUVECs在通道内表面附着良好，形成内皮管状管腔，细胞活力强。这种简单、快速、低成本的多功能血管网络技术为微流体、组织工程、临床医学和药物开发提供了大量有前途的机会。
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