基于机器学习的低分辨率细胞图像的识别

发布时间：2024-11-02 02:11

　　基于CMOS图像传感器和微流控技术的无透镜细胞检测系统,为实现便携式血细胞分析仪提供了可能。由于该系统采集的细胞图像没有经过光学放大,细胞图像像素较低,采用传统图像识别算法,难以对细胞进行系别分类。本文采用机器学习算法,对低分辨白细胞图像的识别算法进行了研究。为了完成低分辨率细胞的图像识别,首先研究了细胞图像数据库的建立方法。由于无透镜系统采集的细胞图像分辨率过低,难以提取有效特征,提出一种利用光学显微镜采集细胞样本,然后下采样得到细胞图像数据库的方案。在20倍光学显微镜镜下分别对淋巴细胞和单核细胞含量较高的血涂片组进行图像采集,并用图像处理算法分割出分辨率为170×170×3的淋巴细胞、单核细胞和粒细胞各3480张。接着,将75%数据集作为训练样本,分别对高分辨白细胞的彩色图和灰度图进行训练学习,并分析其不同结构和参数对网络的影响,确定相应的网络结构。利用25%的数据集作为测试样本,对网络进行测试,结果表明,对于彩色图识别率达到99%,灰度图识别率达到96%。进一步,为了构建低分辨率细胞图像识别网络,先对高分辨白细胞降采样,使用对于高分辨率白细胞图有良好识别率的网络结构和训练参数,对不...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

在显微镜镜下对血涂片进行细胞的观结果，并作为来判断疾病的根据。这种平要求特别高，其识别结果依赖于人的的局限性。到现在为止，在医院中对细，然后人工复核下进行细胞分类，这可胞检验人员的劳动量，因此自动化血细前成熟的细胞检测仪器都是大型的，不方，这些大型的细胞检测仪器是不方微流控技术对....

间是否相互叠加等方式。如图2-4所示为输入是4×4大小的图，卷积核Padding，步长为1的卷积的前向传递过程，得到的输出特征图大小为3小表达式为11ykkiijijijXWb===+k代表卷积的大小，Wij，代表卷积核第i行，....

图2-5带Padding卷积示意图Figure2-5withPaddingconvolutiondiagram层olingLayer）即下采样层，降低输入图像的大小，减少特征的度，更重要的是提取窗口的主要信息，既满足了数据维度的常是接在卷积层的后面，窗口大小也是....

（a）平均池化正向传递（b）最大值池化正向传递图2-6池化层正向传播Figure2-6Positivepropagationofpoolinglayers000（a）平均池化反向传递（b）最大值池化反向传递图2-7池化层反向传播Figure2-7Ba....

本文编号：4008856