【摘要】：使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像的分類是當(dāng)下熱門的研究方向之一,Google的AlphaGo與人類的圍棋大戰(zhàn),更是促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,當(dāng)下在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,企業(yè)決策,字符識別等領(lǐng)域都有較多的應(yīng)用。醫(yī)療影像技術(shù)隨著科技的進(jìn)步在臨床上得到廣泛應(yīng)用,使得很多疾病可以更早發(fā)現(xiàn)、更早治療,醫(yī)學(xué)圖像分類主要依靠人眼觀察,耗時(shí)、耗力、且容易受到醫(yī)生主觀因素影響,醫(yī)學(xué)細(xì)胞圖像的計(jì)算機(jī)分類也成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文研究對機(jī)器學(xué)習(xí)算法——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用于單細(xì)胞圖像分類,完成的主要研究工作如下:1、闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,介紹了從感知機(jī)模型演變到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程,以及Softmax分類器等理論知識,為模型的建立和改進(jìn)提供理論基礎(chǔ)。2、針對公開的HEp-2細(xì)胞圖像庫和宮頸細(xì)胞圖像庫中圖像數(shù)量較少,且大小尺寸不一,無法直接訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;本文研究使用縫裁剪法、高階插值法對圖像進(jìn)行縮放,使得單細(xì)胞圖像具有相同的尺寸,同時(shí)使用裁剪、對比度、亮度變換、旋轉(zhuǎn)、規(guī)范化等方式對于小數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)提升,擴(kuò)大了訓(xùn)練集合。3、針對經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不能有效的進(jìn)行單細(xì)胞圖像分類的問題,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過批技術(shù)、局部響應(yīng)歸一化,Softmax等六個(gè)方面改進(jìn)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。4、為了進(jìn)一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對單細(xì)胞圖像的分類識別能力,考慮到人類視覺過程中感受野并非固定不變,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——同層多尺度核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過增加多尺度感受野、使用ReLUs、變更核函數(shù)數(shù)量等方式對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)。5、使用Google的Tensorflow框架編寫改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并通過ICPR2012 HEp-2數(shù)據(jù)集和宮頸細(xì)胞集對改進(jìn)模型進(jìn)行分類仿真測試。仿真結(jié)果表明:本文設(shè)計(jì)的兩個(gè)模型具有較好的魯棒性和抗擾性,對于圖像殘缺、對比度亮度不同以及旋轉(zhuǎn)等都仍然能夠很好的完成HEp-2單細(xì)胞圖像的六分類和宮頸細(xì)胞圖像的二分類識別。
文內(nèi)圖片：
圖片說明：圖１－２三類正常宮頸細(xì)胞示例逡逑
[Abstract]:The classification of images by using the machine learning method is one of the most popular research directions. Google's AlphaGo and the human's go war have also promoted the further development of machine learning. There are many applications in the fields of enterprise decision-making and character recognition. The medical image technology is widely applied in clinic with the progress of science and technology, so that many diseases can be found earlier and earlier, and the medical image classification mainly relies on the human eye to observe, time-consuming and power-consuming, and is easy to be influenced by the subjective factors of the doctor, The computer classification of medical cell images has also become the hot and difficult point of the study. In this paper, the machine learning algorithm _ convolution neural network model is modified and applied to the single-cell image classification. The main research work is as follows:1. The basic theory of the convolution neural network is described, and the process of evolution from the perceptron model to the convolution neural network is introduced. and based on the theoretical knowledge of the Softmax classifier, the theoretical basis is provided for the establishment and improvement of the model, and the convolution neural network model cannot be directly trained for the disclosed HEp-2 cell image library and the cervical cell image library, and the convolution neural network model cannot be directly trained; and the joint cutting method is researched in the paper, the high-order interpolation method is used for scaling an image so that the single-cell images have the same size, In order to solve the problem of single-cell image classification in the classical convolution neural network model, an improved convolution neural network model is designed, and the convolution neural network model is improved by using six aspects such as batch technology, local response normalization, Softmax and the like. in ord to further improve that ability of the convolution neural network model to classify the single-cell image, considering that the receptive field is not fixed in the human visual process, an improved convolution neural network model _ co-layer multi-scale nuclear-convolution neural network is designed to increase the multi-scale receptive field, In this paper, the convolution neural network model is improved by using ReLUs and the number of kernel functions.5. The modified convolution neural network model is written by using the Google's Tensorflow framework, and the improved model is classified and simulated by the ICR2012 HEp-2 data set and the cervical cell set. The simulation results show that the two models designed in this paper have good robustness and smoothness, and can still well complete the six-classification of the HEp-2 single-cell image and the two-class identification of the cervical cell image for the incomplete image, the contrast brightness and the rotation.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2512125