%0 Journal Article
%T 基于卷积神经网络的细胞识别
%A 关添2
%A 曾沛英4
%A 朱汝妃1
%A 杜俊龙2
%A 王佳飞2
%A 王健3
%A 胡洪义1
%A 陶源1
%J 中国医学物理学杂志
%D 2017
%R 10.3969/j.issn.1005-202X.2017.01.011
%X 结合深度学习理论，将卷积神经网络算法运用到细胞识别上。相比传统的细胞识别算法，基于卷积神经网络的 细胞识别使流程变得简单，同时也使得细胞的识别率更高。与多层神经网络、支持向量机及决策树等机器学习算法相 比，卷积神经网络算法由于本身网络的复杂度以及训练集的大样本量，其深度远大于传统的机器学习算法，能较这些手 工提取特征的方法更好地表达特征和区分细胞，最终取得的分类效果也要优于前者。研究结果表明卷积神经网络算法 能较好地用于细胞识别
%K 细胞识别
%K 卷积神经网络
%K 深度学习
%K 池化层
%U http://zgyxwlxzz.paperopen.com/oa/darticle.aspx?type=view&id=201607018