一种基于深度学习的角膜内皮细胞活性因子的分析方法
基本信息
| 申请号 | CN202210335690.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693646A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693646A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/62（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 袁进;肖鹏;王耿媛;黄远聪;李赛群 | 申请（专利权）人 | 中山大学中山眼科中心 |
| 代理机构 | 深圳舍穆专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 510600广东省广州市天河区金穗路7号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本公开提供了一种基于深度学习的角膜内皮细胞活性因子的分析方法，包括对细胞图像进行分割以得到分割图像，在分割图像中获取细胞区域图像，细胞区域图像具有位于图像中心的中心细胞，统计细胞区域图像内的细胞个数和分布密度，基于细胞个数和分布密度计算细胞区域图像的总体径向分布函数，基于总体径向分布函数获得细胞的生长势能曲线，基于生长势能曲线的变化率获得角膜内皮细胞活性因子，基于角膜内皮细胞活性因子获得细胞图像中的细胞的生理状态。本公开的分析方法，通过获得细胞图像的势能转换常数进而获得角膜内皮细胞的生理状态，在这种情况下，能够提高角膜内皮细胞的生理状态的检测效率。 |
