-
公开(公告)号：CN112634204A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011407416.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的癌症边界智能识别方法，包括以下步骤：获取已知癌症组织的拉曼光谱并进行预处理、构建并训练基于卷积神经网络的模型、采集癌症区域的拉曼光谱数据，判断癌症边界，该方法有效的解决的癌症组织边界判断不准确导致的癌症组织切除不完全，或是过度切除破坏正常组织结构的问题。
-
公开(公告)号：CN112716447A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011409383.X
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼检测光谱数据深度学习的口腔癌分类系统，该分类系统通过以下步骤：1)拉曼光谱数据的采集与预处理；2)构建并训练卷积神经网络模型；3)评价卷积神经网络模型；4)测试样本，进行分类，采集已知种类的口腔癌样本的拉曼光谱数据并构建模型，并对模型进行训练、评价成为成熟的卷积神经网络模型，然后采集未知种类口腔癌样品数据，输入卷积神经网络模型进行识别分类，本发明提供的基于拉曼检测光谱数据深度学习的口腔癌分类系统可以准确的识别口腔癌样本的生化特征达到对口腔癌进行准确分类的目的。
-
公开(公告)号：CN112651428A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011410788.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于远程拉曼矿物识别的深度学习模型多分类方法，包括以下步骤：获取已知矿物物质的拉曼光谱数据进行预处理；构建并训练卷积神经网络模型；评价卷积神经网络模型；对目标矿物物质种类进行分类，该方法有效的弥补了传统遥感和红外光谱等技术信号弱、光谱峰较宽等技术中的缺陷，成为未来深空表面物质探测的发展方向。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.022 seconds)
