一种改进的残差网络宫颈癌细胞图像识别方法

• 作者: 夏哲雷 谢欣
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 残差网络 图像识别 交叉熵代价函数 宫颈癌细胞 假阴性率
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 452-456
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2018.04.017

摘要

为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏哲雷	中国计量大学信息工程学院	51	327	10.0	16.0
2	谢欣	中国计量大学信息工程学院	3	3	1.0	1.0