论文部分内容阅读
针对骨髓白细胞人工提取特征复杂,识别困难等问题,提出一种多尺度滤波深度卷积神经网络(MS-DCNN)模型。首先,该模型将传统的卷积神经网络模型的滤波器尺寸缩小,以减少模型的总体参数以提升网络模型训练的效率;其次,通过增加滤波器的个数和网络深度来提取骨髓血细胞更丰富的特征;最后通过在Sysmex(希森美康)公开数据集上对6类骨髓白细胞进行实验,并与其他主流分类方法进行对比。结果表明,该文提出的MS-DCNN模型准确率达到了98.9%,高于其他主流方法,其有效性得到了验证。