[发明专利]一种基于卷积神经网络的体液细胞显微图像识别方法在审
| 申请号： | 201710803598.1 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN107609585A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 梁光明;邱立华;闫妍 | 申请（专利权）人： | 湖南友哲科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 佛山市智汇聚晨专利代理有限公司44409 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 410100 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 体液 细胞 显微 图像 识别 方法 | ||
1.一种基于卷积神经网络的体液细胞显微图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)定义细胞库中细胞轮廓外接矩的水平最大长为Mmax，Mmax＝0，竖直最大长为Nmax,Nmax＝0；遍历待训练图片集，对于每一个单个细胞图片：提取细胞轮廓，对提取的轮廓作与X轴、Y轴平行的最小外接矩，记该外接矩的水平长为Mi，竖直长为Ni；比较Mi与Mmax，Ni与Nmax，若Mi>Mmax，令Mmax＝Mi；若Ni>Nmax，令Nmax＝Ni；
(2)由遍历待训练图片集，对于每一张单个细胞图片Q：提取细胞轮廓，记细胞部分为点集C，背景部分为点集B；求背景区域的平均颜色，其中xi∈B；新建一幅尺寸为Mmax×Nmax的图片P，其中每个像素赋值为meanColor；对于Q中的每个点Qx，y，令P中每个像素值除以255；用P覆盖Q；
(3)输入层的节点个数为Mmax×Nmax；卷积层卷积核大小为3×3，步长为1×1，filter个数为32；池化层采用Fractional Max Pooling，卷积核为1.414×1.414，步长为1×1；卷积层和池化层交替连接16层，后接两层全连接层，节点个数分别为256、128；最后一层为softmax层，输出节点数为待分类的细胞类别数；
(4)用训练集训练搭建好的卷积神经网络，其中迭代次数设为100次，全连接层dropout取0.5；
(5)将归一化后的测试图片输入到训练好的网络中，进行识别，记录识别结果。
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