一种基于深度Gabor网络的药效图像分类识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010109135.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111310838A | 公开（公告）日 | 2020-06-19 |
| 申请公布号 | CN111310838A | 申请公布日 | 2020-06-19 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 单光存;王红宇;韩露;文博;王中健 | 申请（专利权）人 | 成都健数科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京科迪生专利代理有限责任公司 | 代理人 | 单光存;博恒科技（杭州）有限公司;成都健数科技有限公司 |
| 地址 | 100031北京市东城区前门西大街109号707室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于深度Gabor网络的药效图像分类识别方法，包括如下步骤：步骤一，对LINCS数据集中在药物刺激下的细胞影像图像进行数据增强；步骤二，通过Gabor滤波器构建Gabor深度网络；步骤三，对深度Gabor网络进行训练更新参数；步骤四，在测试阶段中，利用训练好的深度Gabor网络作为测试网络，来对需要被分类的细胞影像图像进行分类。 |
