公开(公告)号：CN116012303A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211591655.1

申请日：2022-12-12

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 高琳 ,  李衍志 ,  李倩 ,  白崧言

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种基于自监督的类器官的异常检测方法，首先通过泊松融合构造用于训练的数据集，然后对优化后的神经网络进行训练，最后通过训练的模型来检测类器官图像中是否包含异常区域，如果包含异常区域则做出提示。本发明使用电脑代替人工的方式，实现培养皿的实时监测，在出现问题的早期就可以发现并及时处理，能够对类器官培养起到极大的辅助作用，并通过将网络优化为exception结构和添加注意力机制，极大的提升了类器官异常检测的精度。