一种基于机器学习的Th2A细胞的数据分选方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117743957B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410167723.4

    申请日:2024-02-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的Th2A细胞的数据分选方法及相关设备,应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标数据集;对所述训练样本集进行预处理,生成带有标识信息的训练样本集,其中,所述标识信息用于标识与Th2A细胞相关联的基因信息;基于预设处理规则构建初始细胞分类模型;基于所述带有标识信息的训练样本集对所述初始细胞分类模型进行训练,生成目标细胞分类模型;基于所述目标细胞分类模型对所述目标数据集进行处理,生成Th2A细胞。通过比较线性SVM分类器与线性核、多项式核的分类精度或应用10倍交叉验证的径向基函数核,选择线性SVM具有多项式核的分类器,通过分类器对目标数据集进行处理从而识别出Th2A细胞。

    面部毛孔检测系统及方法

    公开(公告)号:CN107679507B

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201710964617.9

    申请日:2017-10-17

    Inventor: 门月华 臧琳

    Abstract: 本公开涉及一种面部毛孔检测系统及方法。所述方法包括:获取待检测皮肤的皮肤图像;利用训练好的卷积神经网络模型对所述皮肤图像中的毛孔图像进行识别;对识别出的毛孔图像进行图像处理,得到毛孔的量化指标,所述量化指标包括毛孔色差量化指标、毛孔面积量化指标和毛孔密度量化指标中的任一种或任意组合。本公开利用卷积神经网络得到包含毛孔的毛孔图像,再对毛孔图像进行图像处理,得到毛孔色差量化指标、毛孔面积量化指标和毛孔密度量化指标等量化指标,能够快速、准确、客观的给出面部毛孔的量化指标,不但方便对自身面部的毛孔粗大程度进行判断,而且方便检验面部毛孔治疗的治疗效果。

    面部毛孔检测系统及方法

    公开(公告)号:CN107679507A

    公开(公告)日:2018-02-09

    申请号:CN201710964617.9

    申请日:2017-10-17

    Inventor: 门月华 臧琳

    Abstract: 本公开涉及一种面部毛孔检测系统及方法。所述方法包括:获取待检测皮肤的皮肤图像;利用训练好的卷积神经网络模型对所述皮肤图像中的毛孔图像进行识别;对识别出的毛孔图像进行图像处理,得到毛孔的量化指标,所述量化指标包括毛孔色差量化指标、毛孔面积量化指标和毛孔密度量化指标中的任一种或任意组合。本公开利用卷积神经网络得到包含毛孔的毛孔图像,再对毛孔图像进行图像处理,得到毛孔色差量化指标、毛孔面积量化指标和毛孔密度量化指标等量化指标,能够快速、准确、客观的给出面部毛孔的量化指标,不但方便对自身面部的毛孔粗大程度进行判断,而且方便检验面部毛孔治疗的治疗效果。

    一种基于机器学习的Th2A细胞的数据分选方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117743957A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202410167723.4

    申请日:2024-02-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的Th2A细胞的数据分选方法及相关设备,应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标数据集;对所述训练样本集进行预处理,生成带有标识信息的训练样本集,其中,所述标识信息用于标识与Th2A细胞相关联的基因信息;基于预设处理规则构建初始细胞分类模型;基于所述带有标识信息的训练样本集对所述初始细胞分类模型进行训练,生成目标细胞分类模型;基于所述目标细胞分类模型对所述目标数据集进行处理,生成Th2A细胞。通过比较线性SVM分类器与线性核、多项式核的分类精度或应用10倍交叉验证的径向基函数核,选择线性SVM具有多项式核的分类器,通过分类器对目标数据集进行处理从而识别出Th2A细胞。

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