摘要
一种高光谱用于肿瘤乏氧量化检测分析系统及方法,系统包括上位机、相机、显微镜;通过显微镜和相机采集载物台上不同光动力治疗条件下的动物染色切片信息传输给上位机;上位机通过S‑G平滑、求导数光谱、光谱数据归一化以及多元散射校正对光谱数据进行预处理;对预处理后的数据进行K‑means++聚类、主成分分析、最小噪声分离和偏最小二乘法的高光谱数据分析;最后通过训练好的卷积神经网络对分析后的高光谱数据进行预测和量化,进而计算乏氧区域在总肿瘤面积中的占比;本发明利用卷积神经网络对肿瘤乏氧区域进行了精准识别和量化,不仅提高了肿瘤乏氧检测的精度,还为后续的临床研究和治疗决策提供了重要支持。
技术关键词
检测分析系统
高光谱图像数据
注意力机制
氧量
显微镜
肿瘤乏氧检测
散射校正技术
相机
切片
样本
像素点
主成分分析方法
随机噪声
偏最小二乘法
滤波算法
系统为您推荐了相关专利信息
报告自动生成方法
编码器解码器
抽取器
知识图谱构建
注意力机制
无人机蜂群
动态知识图谱
注意力机制
构建系统
实体
检测模型建立方法
图像分割模型
奶瓶检测
计算机程序产品
处理器
大视场鱼眼镜头
相机标定方法
排序特征
坐标
客观评价指标
LSTM模型
引入粒子群优化
烟叶打叶复烤
数据
参数