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本课程属于：042-单细胞转录组特征学习任务 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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基于细胞特征的分类模型构建实战

共计 30 章节
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01
细胞特征分类简介
背景与应用
细胞特征分类简介背景
02
细胞生物学基础
细胞结构与特征
细胞生物学基础细胞结构
03
常见细胞特征类型
形态 · 纹理 · 强度等
常见细胞特征类型形态
04
公开数据集介绍
Cell Image Library · ISBI等
公开数据集介绍Cell
05
实验数据采集与标注
实验数据采集与标注 · 核心概念 · 实践要点
实验数据采集标注
06
图像预处理
去噪 · 归一化 · 增强
图像预处理去噪
07
细胞分割
阈值 · 分水岭 · U-Net
细胞分割阈值
08
特征提取基础
手工特征 vs 深度学习特征
特征提取基础vs
09
形态特征
面积 · 周长 · 圆度等
形态特征面积
10
纹理特征
GLCM · LBP · Gabor
纹理特征GLCM
11
强度特征
均值 · 标准差 · 熵
强度特征均值
12
基于传统机器学习模型
SVM · 随机森林
基于传统机器学习…SVM
13
特征选择与降维
PCA · t-SNE · Lasso
特征选择降维
14
数据集划分与交叉验证
数据集划分与交叉验证 · 核心概念 · 实践要点
数据集划分交叉验证
15
模型评估指标
准确率 · F1 · AUC等
模型评估指标准确率
16
深度学习基础
CNN结构介绍
深度学习基础CNN
17
构建简单CNN进行分类
构建简单CNN进行分类 · 核心概念 · 实践要点
CNN构建简单
18
数据增强技术
数据增强技术 · 核心概念 · 实践要点
数据增强技术重点
19
迁移学习
使用预训练模型
迁移学习使用预训练模型
20
细粒度分类
注意力机制
细粒度分类注意力机制
21
处理类别不平衡
处理类别不平衡 · 核心概念 · 实践要点
处理类别不平衡重点
22
模型解释性
Grad-CAM · SHAP
模型解释性Grad-CAM
23
模型集成与融合
模型集成与融合 · 核心概念 · 实践要点
模型集成融合
24
超参数调优
Grid Search · Bayesian
超参数调优Grid
25
模型部署
ONNX · TensorRT
模型部署ONNX
26
端到端流程构建
端到端流程构建 · 核心概念 · 实践要点
端到端流程构建重点
27
实战案例一
白血病细胞分类
实战案例一白血病细胞分类
28
实战案例二
宫颈癌细胞分类
实战案例二宫颈癌细胞分类
29
常见错误与调试经验
常见错误与调试经验 · 核心概念 · 实践要点
常见错误调试经验
30
课程总结与未来方向
课程总结与未来方向 · 核心概念 · 实践要点
课程总结未来方向