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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第一医学中心
摘要：本发明涉及骨髓细胞分类技术领域，公开了一种基于医学高光谱显微图像和深度学习系统的正常骨髓细胞分类方法，包括以下步骤：制备骨髓涂片；对骨髓涂片进行染色；采用高光谱相机采集细胞的高光谱数据；对高光谱数据进行训练学习，建立细胞分类模型；通过训练得到的细胞分类模型对骨髓细胞进行分类。本发明采用高光谱技术结合深度分析模型，对骨髓涂片的各类细胞进行形态学分析，可以有效提高对正常和异常骨髓细胞的定性和定量化分析的准确度，为高光谱技术和AI分析系统结合应用于医学形态学诊断提供基础。
主权项：1.一种基于医学高光谱显微图像和深度学习系统的正常骨髓细胞分类方法，其特征在于：包括以下步骤：制备骨髓涂片；对骨髓涂片进行染色；采用高光谱相机采集细胞的高光谱数据；对高光谱数据进行训练学习，建立细胞分类模型；通过训练得到的细胞分类模型对骨髓细胞进行分类。
全文数据：
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百度查询： 中国人民解放军总医院第一医学中心 一种基于医学高光谱显微图像和深度学习系统的正常骨髓细胞分类方法
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