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郑欣  田博  李晶晶 《液晶与显示》2018,33(11):965-971
针对宫颈细胞簇团自动识别问题,本文提出了一种基于YOLO v2模型的智能识别方法。首先,针对宫颈细胞簇团识别任务的特点,采用resnet 50模型作为YOLO v2网络的基础特征提取模块。同时,提出了相应的数据扩增方法与YOLO v2网络的训练方案。同时,我们收集宫颈细胞液基涂片扫描图像,建立了宫颈细胞簇团图像数据集,并由细胞病理专家对其中的细胞簇团进行了标注。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈细胞病变簇团的自动识别,在测试图像集中,针对细胞簇团识别的准确率为75.9%,召回率为86.3%;针对宫颈细胞图像识别的准确率为87.0%,召回率为86.7%。本文将深度学习技术引入到宫颈细胞辅助筛查领域,对于促进宫颈癌早期自动筛查系统的研究,具有重要意义。  相似文献   
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