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申请/专利权人：生态环境部南京环境科学研究所
摘要：本发明属于生态风险评估领域，具体是一种基于深度学习的高内涵斑马鱼血管发育毒性筛查方法。包括以下步骤：获取高内涵斑马鱼血管发育图片，并对图像进行分部件的血管标注；标注后的图片在进行预处理后，用于训练以深度学习语义分割模型为底座的多级语义分割模型；模型训练完成后，以高内涵斑马鱼血管发育图片作为输入，得到第一级斑马鱼分割图片，再将得到的斑马鱼分割区域图片输入到第二级语义分割模型，得到血管分割图片；血管分割图片使用图像处理技术对每个部件进行单独分析，得到部件面积、部件长度、荧光强度等指标，用于后续毒性筛查分析。本发明与现有技术相比，具有结果准确、自动化程度高、指标可定制的优势。
主权项：1.一种基于深度学习的高内涵斑马鱼血管发育毒性筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建高内涵斑马鱼血管发育图片风格数据集：步骤二：构建以深度学习语义分割模型为底座的多级语义分割模型：模型由两级语义分割模型构成，预处理后的高内涵斑马鱼血管发育图片风格数据集输入到第一级分割模型，得到的第一级模型输出处理后输入到第二级分割模型；步骤三：使用步骤一中构建的数据集使用多级语义分割模型进行推理，将推理结果与标注进行对比从而训练语义分割模型；步骤四：使用训练好的模型对高内涵斑马鱼血管发育图片进行多级分割，得到斑马鱼分割图片和部件血管分割图片；步骤五：使用图像处理技术处理斑马鱼分割图片和每个部件的血管分割图像，得到每个部件感兴趣的毒性筛查指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 生态环境部南京环境科学研究所 基于深度学习的高内涵斑马鱼血管发育毒性筛查方法
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