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基于CNN双路特征融合模型的秀丽隐杆线虫寿命阶段分类研究
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作者 尹彦豪 刘俊 杨烨 《计算机与数字工程》 2023年第5期1163-1168,共6页
秀丽隐杆线虫(C.elegans)由于其有着寿命较短和人类基因高度同源的特点,作为一种被优秀的模式生物,被广泛应用于多种人类健康和疾病模型的研究中。为了准确测定当前线虫所处于的寿命阶段,论文提出了一种基于CNN双路特征融合模型的的秀... 秀丽隐杆线虫(C.elegans)由于其有着寿命较短和人类基因高度同源的特点,作为一种被优秀的模式生物,被广泛应用于多种人类健康和疾病模型的研究中。为了准确测定当前线虫所处于的寿命阶段,论文提出了一种基于CNN双路特征融合模型的的秀丽隐杆线虫寿命阶段分类方法。首先,利用卷积神经网络分类模型对线虫图像进行特征提取;同时使用快速傅里叶变换、LoG算子等图像处理算法得到荧光蛋白亮斑坐标,然后根据坐标信息计算得到荧光蛋白亮斑聚集度信息;最后,将前两步得到的特征拼接通过分类器得到分类结果。实验结果表明,论文方法能够准确、有效地对线虫寿命阶段进行分类。 展开更多
关键词 秀丽隐杆线虫 图像分类 深度学习 快速傅里叶变换 拉普拉斯-高斯算法
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