一种新颖的有核细胞边缘检测方法

• 作者: 于盛林 冯强 张维 黄晓晴
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 细胞神经网络 有核细胞 粒子群优化 混沌
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 2004-2009
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72|TP183
• 字数: 4189字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的骨髓切片有核细胞边缘检测的新方法.该方法运用粒子群优化算法设计CNN模板,利用CNN对骨髓有核细胞进行边缘检测.为了避免粒子群算法的早熟,通过判断群体适应度,在早熟种群中引入混沌寻优,增强全局寻优能力.针对有核细胞的特点,采用三级由浅入深分步学习策略,从而得到最优的CNN模板.实验结果证明了该方法的有效性,有核细胞的检出率和边缘符合度都优于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于盛林	南京航空航天大学自动化学院	151	3177	24.0	51.0
2	张维	南京航空航天大学自动化学院	5	51	4.0	5.0
3	冯强	南京航空航天大学自动化学院	7	48	5.0	6.0
4	黄晓晴	南京航空航天大学自动化学院	17	106	7.0	9.0