基于YOLO模型的宫颈细胞簇团智能识别方法

【摘要】：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。

【作者单位】：电子科技大学计算机科学与工程学院成都九鼎天元知识产权代理有限公司江苏科技大学计算机科学与工程学院
【基金】：国家自然科学基金面上项目(No.61775030) 中国科学院光束控制重点实验室基金(No.2017LBC003) 广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
【分类号】：R737.33;TP391.41

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