基于神经网络的肺癌细胞识别方法的研究

• 作者: 叶玉坤 李宁 陆新泉 陈世福
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模式识别 图像处理 细胞识别
• 年，卷（期）: 2001,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-3，6
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2001.10.001

摘要

细胞识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点,有着十分广泛的应用前景.本文提出了基于神经网络算法FTART2的肺癌细胞识别方法,讨论了FTART2的网络结构、输入矢量的标准化及分类算法.用513个样本对网络进行训练,再用716个样本组成测试集进行测试,实验结果表明:本文提出的基于FTART2的肺癌细胞分类器与基于标准BP的分类器相比,具有学习速度快、分类精度高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈世福		169	4351	32.0	60.0
2	李宁		102	1222	17.0	29.0
3	陆新泉		7	154	6.0	7.0
4	叶玉坤		8	116	6.0	8.0