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针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞(粘连簇团)区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞(粘连簇团)区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT筛查病例,建立了宫颈细胞病理图像HXLCT数据集,并由资深病理医生完成数据标注。实验表明,本文方法能够较好地完成宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域检测(正确率为91.33%),并能对检测出的区域完成正常、疑似病变二分类识别(正确率为91.6%,召回率为92.3%,ROC曲线线下面积为0.914)。本文工作将有助于宫颈细胞病理自动筛查系统的开发,对于宫颈癌早期防治具有重要意义。 相似文献
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选黑索今炸药(RDX)为高温高压源、双氰胺(C2H4N4)为主要前驱体,采用爆炸冲击法制备含
C N 的氮化碳粉末,利用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、傅立叶红外光谱(FTIR)和X射线能
谱(EDS)分析制得的氮化碳产物的形貌、成分和结构。结果表明:冲击波作用下,前驱体中C?N 及CN
发生断键,得到碳氮单键直接相连的C3N4 晶体。氮化碳粉末的XRD分析结果表明,有-C3N4、-C3N4 和石
墨相C3N4 存在;利用扫描电子显微镜观测到粒度为2m 的六边形-C3N4 晶粒。在前驱体中添加5-氨基四
氮唑(CH3N5)可有效提高产物的氮含量。 相似文献
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Based on a modified Lorenz system, a relatively simple
four-dimensional continuous autonomous hyperchaotic system is
proposed by introducing a state feedback controller. The system
consists of four coupled first-order ordinary differential equations
with three nonlinear cross-product terms. Some dynamical properties
of this hyperchaotic system, including equlibria, stability, Lyapunov
exponent spectrum and bifurcation, are analysed in detail. Moreover,
an electronic circuit diagram is designed for demonstrating the
existence of the hyperchaos, and verifying computer simulation
results. 相似文献
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