桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西高校图像图形智能处理重点实验室
- 作品数：1 被引量：9H指数：1
- 发文基金：广西学位与研究生教育改革与发展专项课题国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 卷积神经网络在脑脊液图像分类上的应用被引量：9
- 2017年
- 针对脑脊液细胞图像拓扑结构复杂,采用传统的基于人工特征的分类方法效果并不好,提出一种基于卷积神经网络的脑脊液细胞图像分类方法。设计一个网络,卷积层分别使用ReLU、LReLU和RReLU这3种激活函数,分为3个网络模型;CNN-RReLU模型使用RReLU激活函数时采用新的策略,在训练和测试阶段,参数a值都是随机取自区间为5到8的均匀分布。在正常异常脑脊液细胞图像和3类单目标脑脊液细胞图像上的两组实验结果表明,该方法在平均分类准确率标准上有显著提升,单张平均分类时间大幅减少,CNN-RReLU的性能最优,验证了方法的有效性,具有较好的应用价值。
- 龚震霆陈光喜曹建收
- 关键词：卷积神经网络脑脊液细胞图像分类
