摘要
本申请涉及一种细胞图像识别方法、装置、系统、计算机设备和介质。所述方法包括:接收图像采集装置发送的待测细胞图像;所述待测细胞图像是内窥镜视野中活体组织的实时图像,所述图像采集装置与所述内窥镜连接;基于所述待测细胞图像,通过训练好的细胞图像识别模型获得所述待测细胞图像的识别结果;所述识别结果包括细胞类别和细胞位置;其中,所述细胞图像识别模型以yolo网络为基础,且将GhostNet特征提取网络作为主干网络。采用上述方法能够快速进行图像分析,特别适应于手术时对目标区域是否存在肿瘤病变的快速诊断。
技术关键词
图像识别模型
图像采集装置
细胞图像识别方法
特征提取网络
样本
实时图像
内窥镜
计算机设备
细胞图像识别装置
肿瘤
细胞识别
视野
图像识别系统
组织
数据
图像分析
处理器
基础
系统为您推荐了相关专利信息
意图识别模型
模型训练方法
样本
意图识别方法
计算机程序指令
泛化方法
通道过滤器
特征提取器
医疗图像分类
深度卷积神经网络
自然语言
数据统计分析方法
语句
关键词
计算机可执行指令
RBF神经网络
无线电
拉丁超立方采样
神经网络参数
训练样本数据