一种基于高内涵细胞成像和卷积神经网络筛查化学品肝毒性的方法

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推荐专利
一种基于高内涵细胞成像和卷积神经网络筛查化学品肝毒性的方法
申请号:CN202411683812
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119648642A
公开日期:2025-03-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于高内涵细胞成像和卷积神经网络筛查化学品肝毒性的方法,包括构建化学品高内涵细胞图像数据集;随机选取若干图像,使用Cellpose2.0训练适用于化学品高内涵细胞图像数据集的细胞核和细胞分割模型,利用训练好的分割模型对图像进行批量处理,并保存处理后的Mask图像;基于Mask图像,提取表型参数并进行预处理;以预处理后的表型参数作为输入,以有无肝毒性作为模型的终点,构建基于卷积神经网络的分类模型;采用构建的分类模型进行肝毒性筛查,得到预测效果。本发明方法有效实现了化学品肝毒性的高通量筛查,其建立的筛查模型具有良好的拟合能力、稳健性和预测能力,为化学品风险评估和管理提供了一种有效工具,具有重要的应用价值。
技术关键词
图像 化学品风险评估 成像 高通量筛查 数据 参数 筛查模型 过滤器 可视化界面 工作特征 批量 背景值 终点 感兴趣 曲线 圆度 样本 粗糙度 标记 极值
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