基于卷积神经网络和胶囊网络的白细胞图像分类技术研究

发布时间：2022-02-20 19:50

　　人体白细胞分类在临床医学疾病检测中具有非常重要的地位。临床实践一般通过人工镜检对白细胞识别,人工镜检费时费工,同时也存在一定的人为误差,智能化检测方法深受关注和期盼。目前研究热点聚焦使用计算机代替人工进行白细胞识别。本文使用卷积神经网络和胶囊网络对白细胞图像进行自动分类。相关文献表明,近年来,在科研人员利用计算机对白细胞图像进行分类识别探究过程中,由于白细胞图像中细胞和细胞核的大小、形状以及边缘等特征都是自动分类的主要特征,所以研究人员都需要先对白细胞进行分割,再进行相关特征的提取,并且通过提取到的特征进行分类识别。前期研究工作表明,采用现有白细胞分割算法进行细胞分割时分割的效果并不理想。通过比较发现本文所使用的数据集图像中,白细胞与背景颜色非常相近并且图像中的白细胞亮度不均匀,针对本文所使用数据集中的这些问题,本文提出了基于RGB和C-Y颜色空间的白细胞图像分割算法。本文首先对RGB颜色空间的白细胞图像进行分割,再将原来的RGB图像转化为C-Y图像,并且提取包含完整信息的B-Y颜色分量,通过连通域面积筛选、开运算、像素点操作得到白细胞图像;提取对比度拉伸后G图像,再重复上述过程,得到... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstrast
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
        1.3.1 分类模型架构
        1.3.2 各章节内容
2 神经网络
    2.1 神经网络简介
    2.2 卷积神经网络
        2.2.1 卷积神经网络的发展
        2.2.2 局部连接与权值共享
        2.2.3 池化层
        2.2.4 激活函数
    2.3 胶囊网络
        2.3.1 Squashing激活函数
        2.3.2 EM路由算法
    2.4 空洞卷积
    2.5 本章小结
3 白细胞图像分割
    3.1 白细胞分割研究现状
    3.2 图像预处理
        3.2.1 图像平滑滤波
        3.2.2 图像锐化滤波
    3.3 图像分割算法
        3.3.1 阈值分割
        3.3.2 边缘检测分割算法
        3.3.3 基于区域的分割算法
        3.3.4 基于形态学分水岭的分割算法
    3.4 白细胞分割
        3.4.1 颜色空间转换
        3.4.2 细胞核分割
        3.4.3 白细胞图像分割
    3.5 本章小结
4 白细胞自动分类器
    4.1 数据集
        4.1.1 白细胞的形态学特征
        4.1.2 本课题所用数据集
    4.2 系统框架
    4.3 交叉验证
    4.4 分类网络模型—DCCnet
        4.4.1 DCCnet模型结构
        4.4.2 实验及其结果
    4.5 分类模型—DMLCN
        4.5.1 DMLCN模型结构
        4.5.2 实验结果及分析
    4.6 本章小结
5 总结与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 展望
参考文献
在校研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的外周血白细胞分类[J]. 陈畅,程少杰,李卫滨,陈敏.  中国生物医学工程学报. 2018(01)
[2]基于距离变换的改进分水岭算法在白细胞图像分割中的应用[J]. 侯慧,石跃祥.  计算技术与自动化. 2016(03)
[3]高效的白细胞分割算法[J]. 黄震,赵建伟,楚建军,曹飞龙.  计算机工程与应用. 2016(21)
[4]一种基于H直方图变换的白细胞图像分割方法[J]. 汪婧,曹益平,程旭升.  光学与光电技术. 2013(02)
[5]血细胞图像分割的改进MEANSHIFT方法[J]. 印勇,王云,刘丹平.  计算机工程与应用. 2010(06)
[6]基于改进BP神经网络的白细胞图像分割[J]. 杨嘉麟,郑文岭,马文丽,梁斌.  微计算机信息. 2008(33)
[7]基于活动轮廓模型的彩色白细胞图像自动分割方法研究[J]. 蔡隽,鲍旭东,吴磊,罗立民.  生物医学工程研究. 2005(04)
[8]基于人工神经网络——多层感知器（MLP）的遥感影像分类模型[J]. 韩玲.  测绘通报. 2004(09)

硕士论文
[1]基于深度学习的白细胞分类计数的研究[D]. 贾洪飞.深圳大学 2017



本文编号：3635707