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宫颈癌是一种严重威胁女性生命及身体健康的重大疾病,宫颈细胞涂片图像是进行癌变识别的重要诊断依据。为了提高癌变细胞的识别精度,本文在胶囊神经网络(CapsNet)的基础上,提出了一种改进的胶囊神经网络模型(improved-CapsNet,i-CapsNet)。首先,针对宫颈癌涂片图像具有三维通道数据特征,构建了多维度数据输入层,并增加三维数据深度卷积层,增强图像深层特征提取能力;其次,改进了编码器中的动态路由方式,采用C-squashing非线性函数作为激活函数,更快速准确地实现胶囊模长的压缩,达到