一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法技术方案

本发明专利技术属于神经元识别技术领域，具体涉及一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法。该发明专利技术通过构建多维度的分类特征向量，充分考虑了神经元的形态参数和色彩特征信息，从而能够更全面地反映神经元的特性，再以此为基础对神经元进行精确分类和识别，通过统计分析和偏移处理，能够确定出最具代表性的基准特征差量，为机器学习模型的训练提供了多维度的数据支持，进而能够确保后续训练的机器学习模型的识别准确率得到相应的提升，在处理大规模、复杂的神经元形态图像时也能够表现出较高的稳定性和可靠性，以此满足当下对神经元形态图像识别的高精度和高效性的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于神经元识别，具体涉及一种基于ai的神经元形态图像识别系统及方法。

技术介绍

1、随着神经科学研究的深入和显微成像技术的发展，神经元形态图像的获取变得越来越容易，传统的神经元识别方法(依赖于人工观察和分析)已经逐渐无法满足大规模、高效率的神经元形态图像识别需求，然而，如何从海量的神经元形态图像中快速准确地识别出不同类别的神经元，成为神经科学研究领域亟待解决的问题。

2、现有技术中的神经元识别方法多依赖于人工特征的设计进行识别，或者通过在神经元中指定特定的标记或区域进行识别，其不仅耗时耗力，而且识别效率和准确率难以保证，特别是在处理大规模、复杂的神经元形态图像时，人工特征设计的方法往往无法满足用户的识别需求，基于此，本专利技术提出一种基于ai的神经元形态图像识别方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于ai的神经元形态图像识别系统及方法，能够自动从海量的神经元形态图像中快速准确地识别出不同类别的神经元，提高神经元识别的效率和准确率。>

2、本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI的神经元形态图像识别方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述获取包含神经元形态的显微图像数据之后，同步进行预处理，所述预处理的过程包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于AI的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述对所述显微图像数据进行边缘提取，识别出各个神经元的边界，以及各个神经元的形态参数的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于AI的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述依据所述边缘曲线计算神经元的面积、周长以及长宽比的步骤，包括：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai的神经元形态图像识别方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述获取包含神经元形态的显微图像数据之后，同步进行预处理，所述预处理的过程包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于ai的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述对所述显微图像数据进行边缘提取，识别出各个神经元的边界，以及各个神经元的形态参数的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于ai的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述依据所述边缘曲线计算神经元的面积、周长以及长宽比的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于ai的神经元形态图像识别方法，其特征在于：所述依据所述形态参数对神经元进行分类处理，确定各个神经元的类别的步骤，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：葛仁锴，刘广文，钟小妹，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：