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题名基于YOLO模型的宫颈细胞簇团智能识别方法
被引量：18
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作者
郑欣
田博
李晶晶
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
成都九鼎天元知识产权代理有限公司
江苏科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期965-971,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.61775030)
中国科学院光束控制重点实验室基金(No.2017LBC003)
广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
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文摘
针对宫颈细胞簇团自动识别问题,本文提出了一种基于YOLO v2模型的智能识别方法。首先,针对宫颈细胞簇团识别任务的特点,采用resnet 50模型作为YOLO v2网络的基础特征提取模块。同时,提出了相应的数据扩增方法与YOLO v2网络的训练方案。同时,我们收集宫颈细胞液基涂片扫描图像,建立了宫颈细胞簇团图像数据集,并由细胞病理专家对其中的细胞簇团进行了标注。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈细胞病变簇团的自动识别,在测试图像集中,针对细胞簇团识别的准确率为75.9%,召回率为86.3%;针对宫颈细胞图像识别的准确率为87.0%,召回率为86.7%。本文将深度学习技术引入到宫颈细胞辅助筛查领域,对于促进宫颈癌早期自动筛查系统的研究,具有重要意义。
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关键词
宫颈细胞簇团
数据增强
resnet50模型
YOLO
v2网络
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Keywords
cervical cell cluster
data augmentation
Resnet 50
YOLO v2.
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分类号
TP394.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9
[机械工程—机械制造及自动化]
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