宫颈细胞的生物学特征-卷积神经网络联合分类方法

为了改善在宫颈细胞的分类工作中,出现的将异常的病变细胞与正常细胞判断混淆的误诊问题,提出了一种细胞生物学特征-卷积神经网络联合分类方法.首先,使用ResNet分类网络提取出特征向量,然后再将其与手动提取的DNA指数、细胞核/浆比特征一起输入到全连接层,并使用基于MSE损失值的逻辑回归分类,对宫颈细胞进行分类识别.使用5折交叉验证法在Heer数据集上的实验结果表明,这种将卷积神经网络与细胞生物学特征相结合的联合分类方法相较于ResNet卷积神经网络,分类结果的整体准确率提高4％,达到了95％;同时优化MSE损失函数的方法在准确率达到瓶颈的情况下,能够将严重错分率由2.10％降为0.248％,且保持了细胞的整体识别准确率.提出的方法进行计算机辅助检测,能够提升宫颈细胞分类工作准确率、降低误诊率.