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基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法
  • ISSN号：1007-5321
  • 期刊名称：《北京邮电大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：F721.1[经济管理—产业经济]
  • 作者机构：桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.61562013,No.21365008）.
作者： 杨辉华[1,2], 赵玲玲[1], 潘细朋[2], 刘振丙[1]
关键词： 深度卷积神经网络, ZCA白化, 线性校正单元, dropout方法
中文摘要：

针对深度卷积神经网络能够提取图像的高层特征并对图像进行有效表达.采用基于深度卷积神经网络的改进算法,设计了ZCNN网络结构对乳腺病理细胞图像进行分类研究.首先,对病理图像进行预处理,利用ZCA白化降低数据特征间的相关性,从而降低数据间的冗余.其次,在网络卷积层采用线性校正单元（ReLUs）作为网络的激活函数,加速计算网络输出.最后,在网络精调时,利用dropout方法随机断开池化层的网络节点,可以有效抑制算法的过拟合,提高算法的泛化能力.采用本文方法对benign和actionable两类病理细胞图像的分类,精度达到94.65%.性能上超过了Softmax,PCA以及传统的卷积神经网络.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编：刘杰
  • 地址：北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编：100876
  • 邮箱：byxb@bupt.edu.cn
  • 电话：010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号：ISSN：1007-5321
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司（Ei）数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:7684