宮頸癌一直是女性最為常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,但如果在宮頸癌變?cè)缙诰桶l(fā)現(xiàn)治療,被治愈的可能會(huì)大大提高。宮頸癌篩查技術(shù)很多都是靠閱片醫(yī)師人工判讀大量的細(xì)胞涂片,不僅給閱片醫(yī)師造成了巨大工作壓力,人工判讀還會(huì)出現(xiàn)主觀誤差�，F(xiàn)階段宮頸細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)發(fā)展還不成熟,宮頸癌細(xì)胞識(shí)別率低。本論文在前人數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)研究的基礎(chǔ)上,以提高宮頸癌細(xì)胞圖像的自動(dòng)化分類識(shí)別準(zhǔn)確率為目標(biāo),研究基于級(jí)聯(lián)多分類器融合的宮頸癌細(xì)胞圖像分類識(shí)別方法。首先,對(duì)宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行預(yù)處理。本文根據(jù)細(xì)胞類別特點(diǎn),對(duì)宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行卷積銳化和直方圖均衡化處理,使處理后的圖像細(xì)胞邊緣信息更加突出,提高分類的準(zhǔn)確率。??其次,對(duì)處理后的宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行特征提取。由于傳統(tǒng)方法提取的特征包含有用信息較少,根據(jù)遷移學(xué)習(xí)思想本文通過(guò)去掉全連接層改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞圖像的特征提取。由于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型提取的特征包含冗余,不利于提高分類的準(zhǔn)確率。與單變量特征選擇模型的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,提出一種新的特征提取模型,使模型提取出來(lái)的特征能有效地對(duì)宮頸細(xì)胞進(jìn)行分類。再次,對(duì)提取出來(lái)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。為了提高宮頸細(xì)胞圖像分類準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度,... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

正常的鱗狀上皮細(xì)胞

-7-圖 2-2 正常的中層鱗狀細(xì)胞.2-2 Normal middle squamous?細(xì)胞體積大小不一，細(xì)體如圖 2-3 所示。該類細(xì)。圖 2-3 正常的柱狀細(xì)胞Fig.2-3 Normal columnar cel

點(diǎn)為細(xì)胞大多呈現(xiàn)圓形粒狀。具體如圖 2-2 所量為 70。圖 2-2 正常的中層鱗狀細(xì)胞.2-2 Normal middle squamou細(xì)胞體積大小不一，細(xì)體如圖 2-3 所示。該類

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的宮頸細(xì)胞病理智能輔助診斷方法[J]. 廖欣,鄭欣,鄒娟,馮敏,孫亮,楊開(kāi)選.  液晶與顯示. 2018(06)
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博士論文
[1]宮頸細(xì)胞圖像分割和識(shí)別方法研究[D]. 范金坪.暨南大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于強(qiáng)特征CNN-SVM的宮頸癌細(xì)胞檢測(cè)[D]. 李正義.北京交通大學(xué) 2018
[2]基于同層多尺度核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞圖像分類研究[D]. 郝占龍.廣西師范大學(xué) 2017
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的宮頸細(xì)胞病變圖像識(shí)別研究[D]. 郭磊.廣西師范大學(xué) 2017
[4]宮頸細(xì)胞圖像特征分析與自動(dòng)識(shí)別方法研究[D]. 許璇.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[5]一種多分類器融合的單個(gè)宮頸細(xì)胞圖像分割、特征提取和分類識(shí)別方法研究[D]. 李文杰.廣西師范大學(xué) 2016
[6]基于LDA的特征提取及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[D]. 湯鵬.河北大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3450603