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申请/专利权人：中国科学院心理研究所
摘要：本公开涉及一种预测关于以细胞为基质的抗体的核型类别的方法、计算设备和介质。该方法包括：获取关于以细胞为基质的抗体的间接免疫荧光图像；基于间接免疫荧光图像的图像特征，生成关于间接免疫荧光图像的纹理特征和图像梯度特征；分割间接免疫荧光图像，以便生成细胞级灰度图像；提取细胞级灰度图像的图像特征，以便生成关于细胞的色值变化特征；至少基于纹理特征、图像梯度特征和关于细胞的色值变化特征，生成输入数据；以及经由基于机器学习模型所构建的核型分类模型提取输入数据的特征，生成关于以细胞为基质的抗体的核型类别的预测结果。本公开能够准确预测关于以细胞为基质的抗体的核型类别。
主权项：1.一种用于预测关于以细胞为基质的抗体的核型类别的方法，包括：获取关于以细胞为基质的抗体的间接免疫荧光图像；基于间接免疫荧光图像的图像特征，生成关于间接免疫荧光图像的纹理特征和图像梯度特征；分割间接免疫荧光图像，以便生成多个细胞级灰度图像，每个细胞级灰度图像包括一个细胞；提取细胞级灰度图像的图像特征，以便生成关于细胞的色值变化特征；至少基于纹理特征、图像梯度特征和关于细胞的色值变化特征，生成输入数据；以及经由基于机器学习模型所构建的核型分类模型提取输入数据的特征，以便生成关于以细胞为基质的抗体的核型类别的预测结果，其中生成输入数据包括：生成关于以细胞为基质的抗体的间接免疫荧光图像的方向梯度直方图特征；针对关于以细胞为基质的抗体的间接免疫荧光图像进行预处理，以便输入经训练的核型识别模型，用以生成关于多种以细胞为基质的抗体的核型的输出结果矩阵，核型识别模型是基于机器学习模型所构建的；以及融合纹理特征、图像梯度特征、关于细胞的色值变化特征、方向梯度直方图特征和关于多种以细胞为基质的抗体的核型的输出结果矩阵，以便生成输入数据。
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百度查询： 中国科学院心理研究所 预测以细胞为基质的抗体核型类别的方法、设备和介质
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