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申请/专利权人：华南理工大学;广州医科大学附属妇女儿童医疗中心
摘要：本发明公开了一种基于无监督域适应的骨髓细胞分类方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取源域数据集和目标域数据集，并对数据集进行处理，两个数据集有相同的细胞类别；建立基于高频约束及类别感知的域适应分类网络模型；利用源域和目标域，对域适应分类网络模型进行训练，得到训练好的域适应分类网络模型；将目标域的骨髓细胞图像输入训练好的域适应分类网络模型，得到骨髓细胞图像的预测类别，实现无监督的骨髓细胞图像分类。本发明关注了高频特征，得到了域不变的骨髓细胞图像特征，同时关注了域迁移过程中的分类边界模糊问题，增加了类别对齐的约束，提升了骨髓细胞分类中的无监督域适应水平。
主权项：1.一种基于无监督域适应的骨髓细胞分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集并对数据集进行处理，所述数据集包括源域数据集和目标域数据集，两个数据集有相同的细胞类别；建立基于高频约束及类别感知的域适应分类网络模型，所述域适应分类网络模型在DANN骨架的基础上，包括基于小波变换的高频约束模块以及鉴别性增强的类别感知模块；利用源域数据集和目标域数据集，对所述域适应分类网络模型进行训练，得到训练好的域适应分类网络模型；将目标域数据集的骨髓细胞图像输入训练好的域适应分类网络模型，得到骨髓细胞图像的预测类别，实现无监督的骨髓细胞图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心 基于无监督域适应的骨髓细胞分类方法、系统、设备及介质
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