[發明專利]一種基于卷積神經網絡的宮頸癌細胞圖片識別算法

在審

• 申請號: 201810255865.0
• 申請日: 2018-03-27
• 公開（公告）號: CN108364032A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發明（設計）人: 黃金杰;陸春宇;王雅君
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于卷積神經網絡的宮頸癌細胞圖片識別算法，其特征在于:首先對采集的TCT宮頸細胞圖片進行預處理，包括以細胞核為中心對細胞圖片進行粗分割，分割像素大小為299×299。然后設計卷積神經網絡的結構，分別為輸入層，卷積層1，池化層1，卷積層2，池化層2，卷積層3，全連接層，Softmax層和輸出層。每個卷積層后都通過ReLU激活函數完成去線性化，公式表示如下所示：

f(x)＝max(x，0) (1)

神經網絡優化的目標由交叉熵損失函數來定義，公式表示如下所示：

H(p，q)＝-∑_xp(x)logq(x) (2)

(2)式中，p代表的是正確答案，q代表的是預測值。假設原始的神經網絡輸出為y₁,y₂，...，y_n，那么經過Softmax回歸處理之后的輸出為：

將預處理后的圖片分為訓練集和測試集兩部分。把訓練集的數據標簽化后輸入卷積神經網絡進行訓練，當損失函數收斂時保存訓練好的模型。最后把測試集的數據輸入已保存的模型中獲得最終的識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的宮頸癌細胞圖片識別算法，其特征在于：不依靠細胞質或者細胞核的精確分割和手工進行特征提取與選擇，在對原始宮頸TCT細胞圖片進行粗分割后，通過卷積神經網絡自動提取細胞圖片中的深層次特征完成識別。