申请/专利权人：陕西中医药大学

申请日：2020-06-17

公开（公告）日：2020-10-16

公开（公告）号：CN111783571A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G16H30/20(20180101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.11.03#实质审查的生效;2020.10.16#公开

摘要：本发明属于医疗图像识别领域，公开了一种宫颈细胞自动分类模型建立及宫颈细胞自动分类方法。包括：获取宫颈细胞图像并进行预处理和增广，得到宫颈细胞图像数据集；建立VGG16模型，设置VGG16模型的全连接层FC1的神经元个数为a，全连接层FC2的神经元个数为b，a,b∈[256,512,1024,2048]，获得改进的VGG16模型；设置改进的VGG16模型的初始权重，然后利用宫颈细胞图像数据集对改进的VGG16模型进行训练，训练完成后，得到宫颈细胞自动分类模型。本发明对模型全连接层进行重新设计，消除了因为样本量小网络复杂而带来的过拟合以及模型训练时间长，网络不收敛的影响。重新设计后的网络更适用于宫颈细胞分类任务。

主权项：1.一种宫颈细胞自动分类模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取宫颈细胞图像并进行预处理和增广，得到宫颈细胞图像数据集，获取所有宫颈细胞图像中的类别信息，得到标签集；步骤2：建立VGG16模型，设置VGG16模型的全连接层FC1的神经元个数为a，全连接层FC2的神经元个数为b，a,b∈[256,512,1024,2048]，获得改进的VGG16模型；步骤3：为步骤2得到的改进的VGG16模型设置初始权重，然后利用步骤1获得的宫颈细胞图像数据集和标签集对改进的VGG16模型进行训练，训练完成后，得到宫颈细胞自动分类模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 陕西中医药大学 一种宫颈细胞自动分类模型建立及宫颈细胞自动分类方法

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