【摘 要】
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针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性的特点,常用的分类方法识别率不高。为了提高识别率,提出了一种基于量子自组织特征映射神经网络(quantum self-organizati
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61163040)
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针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性的特点,常用的分类方法识别率不高。为了提高识别率,提出了一种基于量子自组织特征映射神经网络(quantum self-organization feature mapping neural networks,QSOFM)的胃粘膜肿瘤细胞图像识别方法。该方法将经过主成分分析(principal component analysis,PCA)降维后的图像样本输入到QSOFM中,对其进行无监督和有监督相结合的训练,使得每类胃粘膜肿瘤细胞图像对应精确和唯一的神经元,以此达到将胃粘膜肿瘤细胞图像分为癌、增生、正常三类细胞。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面达到了良好的效果,相比于其他分类算法在识别率上有较大程度的提高,体现出QSOFM在图像识别领域的应用潜力。
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