白細胞是人體免疫系統(tǒng)的必不可少的部分,它能清除異物分泌的抗體,在機體損傷恢復(fù)、抵抗病毒入侵和對血液相關(guān)疾病的免疫方面起著重要作用。直到今天,白細胞檢測仍是現(xiàn)代醫(yī)療學(xué)診斷的重要依據(jù),通過測定人體血液中各種白細胞的總數(shù)、相對比值、形態(tài)等,可以判斷是否有疾病、疾病的病因及嚴重程度,從而制定相應(yīng)醫(yī)療方案并觀測醫(yī)療療效。因而,對血液中各種白細胞進行準確、高效和便宜的分類計數(shù)有重要意義�；趫D像的白細胞智能五分類系統(tǒng)是醫(yī)學(xué)圖像處理重要研究內(nèi)容之一。該系統(tǒng)通過模擬人類視覺過程取代人工鏡檢,實現(xiàn)對白細胞的自動分類和計數(shù)。其主要涉及到細胞定位、細胞分割、特征提取及智能識別等技術(shù)。對于圖像特征提取和識別等圖像理解來說,圖像分割是關(guān)鍵步驟。此前,當分割出白細胞后,往往需手動提取胞核和胞漿的各種特征,然后利用這些特征采用各種智能識別策略(如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),SVM等)對白細胞進行分類。近年來,深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用,得到越來越多的關(guān)注,采用該方法對白細胞圖像識別成為一種新的趨勢。本文針對南昌特康科技公司自動涂裝的血涂片,進行了機器染色的白細胞涂片自動五分類的研究和討論。本論文完成的具體工作內(nèi)容概括如下:1.本...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 白細胞分割方法
        1.2.2 白細胞特征提取及識別技術(shù)
    1.3 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 深度學(xué)習(xí)原理的介紹
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 深度學(xué)習(xí)
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)的基本概念
        2.2.2 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程
    2.3 深度學(xué)習(xí)的常用模型
        2.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.3 自動編碼器
        2.3.4 受限玻爾茲曼機
    2.4 幾種主流深度學(xué)習(xí)框架介紹
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于方向梯度直方圖和支持向量機的白細胞識別
    3.1 白細胞的定位及提取
    3.2 HOG特征提取
    3.3 灰度共生矩陣特征
    3.4 支持向量機理論
        3.4.1 經(jīng)驗風(fēng)險最小化與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化
        3.4.2 線性分類器
        3.4.3 核函數(shù)
    3.5 白細胞分類與識別實驗結(jié)果
        3.5.1 軟件平臺介紹
        3.5.2 實驗具體過程
        3.5.3 實驗分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于深度學(xué)習(xí)的白細胞分類識別
    4.1 AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.2 采用AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行白細胞五分類
        4.2.1 微調(diào)(Fine turning)AlexNet網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 與傳統(tǒng)識別方法的對比
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表論文和參加科研情況
致謝



本文編號：4012978