基于深度迁移学习的细胞显微图像分类算法

目录

1 绪 论

1.1课题背景和研究意义

1.2国内外研究现状

1.3本文主要工作和创新点

1.4论文组织框架

2 相关方法及原理

2.1深度迁移学习

2.2神经网络模型的剪枝

2.3特征降维算法

2.4特征分类器

2.5本章小结

3 基于深度迁移学习和自适应剪枝的宫颈抹片显微图像分类

3.1宫颈细胞抹片显微图像集

3.2深度迁移学习模型的构建与优化

3.2.1深度迁移学习模型的构建

3.2.2模型卷积核的剪枝优化

3.3.1实验条件

3.3.2算法的剪枝结果

3.3.3不同分类算法的结果比较

3.4本章小结

4 基于混合深度网络结构的宫颈抹片显微图像分类

4.1宫颈抹片显微图像的高阶特征提取

4.2宫颈抹片显微图像的特征降维

4.3宫颈抹片显微图像的分类识别

4.4实验结果与分析

4.4.1宫颈抹片显微图像的高阶特征可视化

4.4.2不同分类算法的结果比较

4.5本章小结

5 总结和展望

5.1论文总结

5.2未来研究展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文及专利结果

B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目

C. 学位论文数据集

致谢