【摘 要】
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针对病理图像中有丝分裂核的形态多变，而难区分、难检测的问题，提出一种基于改进深度卷积神经网络的计算机辅助有丝分裂检测算法。对原病理图像利用人工标签分割出有丝分裂核和
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,北京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21365008,61105004)
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针对病理图像中有丝分裂核的形态多变，而难区分、难检测的问题，提出一种基于改进深度卷积神经网络的计算机辅助有丝分裂检测算法。对原病理图像利用人工标签分割出有丝分裂核和非有丝分裂核小块作为候选集；利用ZCA白化方法对其进行预处理；对处理后的图像利用改进的卷积神经网络（CNN）逐层提取数据的高维特征；利用Softmax分类器进行分类。并用GPU进行加速实验以ICPR2012大赛数据集为例，通过实验其综合评价指标F-measure达到了0.921 5。结果表明所提算法优于传统算法，可以更好地应用到有丝分裂检测中。
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