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深度卷积神经网络的宫颈癌细胞图像识别

作者:谢欣; 夏哲雷卷积神经网络图像识别宫颈癌细胞

摘要:在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

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中国计量大学学报

《中国计量大学学报》(CN:33-1401/TB)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国计量大学学报》以刊登有一定创见性的科学技术研究论文为主,并适当刊登有价值的学科前沿、新技术发展的综合评述类文章。学报努力体现“以计量为特色,多学科协调发展”的办刊宗旨。

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