一种基于卷积神经网络的宫颈癌细胞图片识别算法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的宫颈癌细胞图片识别算法，由于传统的方法依靠细胞质或者细胞核的精确分割和手工进行特征提取与选择，一旦产生分割误差或者提取到不准确的特征，细胞识别的准确率就会降低。本发明通过卷积神经网络来自动提取细胞图片中的深层次特征继而完成识别任务。识别算法流程如下：(1)宫颈细胞TCT图片粗分割；(2)粗分割后图片输入卷积神经网络模型进行训练；(3)保存训练好的网络模型获取最终识别结果。本发明所述的宫颈癌细胞图片识别算法区别于传统的识别方法，在实际应用中有较好的识别效果。