失衡数据情况下成团细胞图像合成与分类
【图文】:
哈尔滨理工大学工程硕士学位论文量较大的样本进行模型训练。析系统需要将细胞核图像进行分类,如何分类类别图片处理方式不同,因此需要对细胞图片需要精细,但也要保证所有相似的样本被分为胞的难度。鉴于以上几点,考虑本文将细胞分胞,单个非典型上皮细胞,两个上皮细胞,3 ,淋巴细胞和固缩核,单个中心粒细胞,两个像如下图:
哈尔滨理工大学工程硕士学位论文成。由于使用的是均匀产生随机数的方法,生成的新图片不集。通过实验证明,引入随机性后分类器的正确识别率会高一避免合成数据偏向固定分布,通过线性同余法生成均匀随机式如下: /,1,2,...(mod)1xMnxxcMnnnn 值,其中 的含义为乘子, c 的含义为增量, M 的含义为模胞合成算法以用单个细胞核和 3 重叠细胞团合成 4 重叠细胞团的例子来成方法。经过旋转,分割提取轮廓,,两细胞区域靠近的方式团。图 4-2 为合成过程:
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R737.33;TP391.41;TP181
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