摘要
本发明提供了一种基于显微成像的外泌体自动识别分析方法,属于外泌体识别分析技术领域,包括采集外泌体荧光显微图像,进行预处理后,通过自适应阈值分割和形态学处理获取外泌体区域。采用GPU并行处理提取形态学、纹理和统计特征矩阵,同时CPU识别异常区域。组合特征形成区域特征集,输入初步筛选模型评分并筛选高可信度区域。对高可信度区域进行深度特征提取,利用注意力融合机制融合多种特征构建向量。输入深度分类器获取分类概率矩阵,筛选结果。最终输出外泌体数量、位置、分类及可信度评分;本发明解决了现有的外泌体分析方法往往依赖于人工识别,难以实现自动化和高通量分析的问题。
技术关键词
显微成像
分析方法
荧光显微图像
矩阵
噪声抑制
方程
深度特征提取
分类器
GPU并行处理
识别分析技术
噪声方差估计
局部结构特征
统计特征
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