【摘 要】
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针对体液细胞病理诊断自动分类识别的问题,构建了一种基于深度卷积神经网络的自动化识别模型(CNN-LS)。首先对图像样本进行灰度级转换、ZCA白化、归一化与标注处理,降低图像
【机 构】
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漳州卫生职业学院健康与保健系,福建医科大学附属漳州市医院病理科,福建医科大学附属漳州市医院胸心外科
【基金项目】
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福建省自然科学基金(2018J01204);漳州市自然科学基金(ZZ2014J41);福建省中青年教师教育科研项目(JA15853)
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针对体液细胞病理诊断自动分类识别的问题,构建了一种基于深度卷积神经网络的自动化识别模型(CNN-LS)。首先对图像样本进行灰度级转换、ZCA白化、归一化与标注处理,降低图像特征间的相关性与数据冗余。其次,在CNN-LS模型构建过程中引入改进的激活函数(LReLU-Softplus)用于提高模型的收敛速度和避免可能出现的饱和非线性问题,并通过实验验证获取CNN-LS模型的最佳卷积核数量和尺寸大小。最后将CNN-LS与CS+SVM,PCA+QSOFM,ANN,CNN这4种分类方法做了性能对比。实验表明CNN-
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