基于DNA倍体分析和深度学习的异常细胞分类识别应用

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容及安排

第二章 DNA倍体分析

2.1 DNA倍体分析系统

2.2 DNA倍体分析技术原理

2.3 DNA倍体分析分类算法

2.4 DNA倍体分析系统输出结果

2.5 本章小结

第三章 Faster R-CNN实现细胞识别

3.1.1 深度学习简介

3.1.2 神经网络模型

3.1.3 激活函数

3.1.4 目标检测算法

3.2 卷积神经网络

3.2.1 卷积层

3.2.2 池化层

3.2.3 全连接层

3.3 基于 Faster R-CNN的细胞识别

3.3.1 数据集制作

3.3.2 基准网络

3.3.3 实验流程

3.3.4 实验结果

3.4 本章小结

第四章 基于DNA倍体分析和卷积神经网络的细胞识别

4.1 细胞识别系统界面设计

4.1.1 开发环境

4.1.2 功能实现流程图

4.2 基于 ZFNet 实现的细胞识别

4.2.1 数据集制作

4.2.2 ZFNet 网络模型

4.2.3 实验结果

4.3.1 OpenCV处理细胞数据集

4.3.2 实验结果

4.4.1 VGG16与 ResNet50的网络结构

4.4.2 训练过程中的优化

4.4.3 实验结果

4.5 系统 识别 效果展示

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 研究展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论著

致谢