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基于深度卷积神经网络的宫颈细胞病理智能辅助诊断方法
被引量:
2
1
作者
廖欣
郑欣
+3 位作者
邹娟
冯敏
孙亮
杨开选
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期528-537,共10页
针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网...
针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞(粘连簇团)区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞(粘连簇团)区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT筛查病例,建立了宫颈细胞病理图像HXLCT数据集,并由资深病理医生完成数据标注。实验表明,本文方法能够较好地完成宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域检测(正确率为91.33%),并能对检测出的区域完成正常、疑似病变二分类识别(正确率为91.6%,召回率为92.3%,ROC曲线线下面积为0.914)。本文工作将有助于宫颈细胞病理自动筛查系统的开发,对于宫颈癌早期防治具有重要意义。
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关键词
宫颈
细胞病理
深度卷积神经网络
数据增强
迁移学习
智能辅助筛查
下载PDF
职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的宫颈细胞病理智能辅助诊断方法
被引量:
2
1
作者
廖欣
郑欣
邹娟
冯敏
孙亮
杨开选
机构
四川大学华西第二医院病理科
四川大学出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期528-537,共10页
基金
四川省重点实验室开放基金(No.2017LF3008)
广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
文摘
针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞(粘连簇团)区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞(粘连簇团)区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT筛查病例,建立了宫颈细胞病理图像HXLCT数据集,并由资深病理医生完成数据标注。实验表明,本文方法能够较好地完成宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域检测(正确率为91.33%),并能对检测出的区域完成正常、疑似病变二分类识别(正确率为91.6%,召回率为92.3%,ROC曲线线下面积为0.914)。本文工作将有助于宫颈细胞病理自动筛查系统的开发,对于宫颈癌早期防治具有重要意义。
关键词
宫颈
细胞病理
深度卷积神经网络
数据增强
迁移学习
智能辅助筛查
Keywords
cervix
cytopathology
deep convolution neural network
data augmentation
transferlearning
intelligence assist screening test
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的宫颈细胞病理智能辅助诊断方法
廖欣
郑欣
邹娟
冯敏
孙亮
杨开选
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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