【摘 要】
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针对宫颈细胞簇团自动识别问题,本文提出了一种基于YOLOv2模型的智能识别方法。首先,针对宫颈细胞簇团识别任务的特点,采用resnet50模型作为YOLOv2网络的基础特征提取模块。
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,成都九鼎天元知识产权代理有限公司,江苏科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(No.61775030);中国科学院光束控制重点实验室基金(No.2017LBC003);广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
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针对宫颈细胞簇团自动识别问题,本文提出了一种基于YOLOv2模型的智能识别方法。首先,针对宫颈细胞簇团识别任务的特点,采用resnet50模型作为YOLOv2网络的基础特征提取模块。同时,提出了相应的数据扩增方法与YOLOv2网络的训练方案。同时,我们收集宫颈细胞液基涂片扫描图像,建立了宫颈细胞簇团图像数据集,并由细胞病理专家对其中的细胞簇团进行了标注。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈细胞病变簇团的自动识别,在测试图像集中,针对细胞簇团识别的准确率为75.9%,召回率为86.3%;针对宫颈细胞图像识别的
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