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一种基于机器学习的PC12细胞状态识别的方法[发明专利]

专利名称：一种基于机器学习的PC12细胞状态识别的方法专利类型：发明专利

发明人：邓鹏，胡献刚，孙珊，于福波，王忠玮

申请号：CN202110699733.9

申请日：20210623

公开号：CN113516061B

公开日：

20220429

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开一种基于机器学习的细胞状态识别的方法，通过收集PC12细胞共聚焦图片数据集；使用ZEN和imageJ软件对细胞特征数据集进行形貌特征提取，得到细胞形貌的特征集；使用机器学习特征选择方法对细胞特征集进行筛选，得到筛选特征集；基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习模型进行训练，并调整机器学习随机森林的参数使其达到精度要求，得到细胞状态分类的机器学习模型；对测试集细胞数据进行分类，输出细胞状态类别。本发明快速、有效的对PC12细胞进行状态判断，为原位快速识别PC12细胞状态提供了技术基础。

申请人：南开大学

地址：300350 天津市津南区海河教育园区同砚路38号

国籍：CN

代理机构：北京智桥联合知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：程小艳

本文发布于:2024-09-22 15:26:07，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/405385.html

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