公开(公告)号：CN110032985A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910324888.7

申请日：2019-04-22

Applicant: 清华大学深圳研究生院

Inventor： 何永红 ,  钱洪晶 ,  谢鲁源 ,  周学思

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种血细胞自动检测识别方法，包括以下步骤：S1、将原始图像输入训练好的Res-U-Net网络模型，经过Res-U-Net网络模型分割后得到分割图像，所述分割图像包含对应于各血细胞目标识别区域的掩膜mask，实现对图像中血细胞的定位；S2、单独提取出所述分割图像中对应于单个血细胞的目标识别区域，得到分别对应包含单个目标识别区域的掩膜mask图像；S3、将原始图像与步骤S2得到的各掩膜图像相乘，分别提取基于原始图像的仅含单个目标血细胞的图像。本发明的方法对血细胞识别的准确性高，识别速度快，可处理大量的数据，极大地缩短了检查时间，显著地降低了人力成本，并提高了识别的可靠性。

公开(公告)号：CN110009619A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910263215.5

申请日：2019-04-02

Applicant: 清华大学深圳研究生院

Inventor： 何永红 ,  谢鲁源 ,  钱洪晶 ,  周学思

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/13 ,  G06T7/70

Abstract: 一种基于荧光编码的液相生物芯片的图像分析方法，包括以下步骤：S1、将原始图像输入训练好的FCN网络模型，经过FCN分割后得到分割图像，实现对图像中液相生物芯片的定位；S2、单独提取出所述分割图像中对应于每一个液相生物芯片的目标识别区域边界，并得到分别对应包含每个目标识别区域边界的图像；S3、将原始图像与步骤S2得到的每个图像相乘，分别提取基于原始图像的仅含有每一个单独的液相生物芯片区域的图像；S4、计算步骤S3提取出来的图像的所有非零像素的平均值，以对相应的液相生物芯片作出定量分析。该方法能够实现对基于荧光编码微球的液相生物芯片准确性高、快速的定量与定性分析，高效准确地处理大量的数据集，极大地减少人力成本。