基于深度学习的肺癌细胞检测方法研究

• 作者: 潘浩 王昭
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 细胞检测 卷积神经网络 肺癌
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 196-197,200
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.03.196

摘要

肺癌细胞检测是计算机辅助分析肺癌细胞的组织病理学图像的基础步骤.本文提出了基于深度卷积神经网络的肺癌细胞自动检测方法,能够自动进行特征提取、模型训练和肺癌细胞检测.与传统机器学习方法相比较,本文提出的方法对训练数据的标注质量要求较低,具有较高的准确率和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘浩	北京石油化工学院经济管理学院	6	23	3.0	4.0
2	王昭	北京化工大学经济管理学院	2	12	2.0	2.0