周莉莉
- 作品数：12 被引量：7H指数：2
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法
- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，癌细胞的检测，包括以下步骤：1.1、制作数据集；1.2、候选区域的产生；1.3、建议区域的分类及候选框的精修；步骤2，癌细胞的特征提取，包括以下步骤：2.1、质心...
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- 文献传递
- 一种基于Faster R-CNN的癌细胞检测方法
- 一种基于Faster R‑CNN的癌细胞检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对数据进行预处理，对数据集进行人工标定，将数据集做成pascal_voc数据集格式，人工标定的目的是得到图片标签，标签为每张图片中癌细胞目标...
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- 文献传递
- 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法
- 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，首先对自适应激活函数参数调节方法进行数学定义；步骤2，基于MNIST数据集进行自适应激活函数及其他经典激活函数进行实验结果对比与分析，使用的...
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- 文献传递
- 一种基于深度学习检测的癌细胞跟踪方法
- 一种基于深度学习检测的癌细胞跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，进行数据集的预处理，采用pascal_voc数据集，对图片进行标定，得到带有目标类别和目标位置的图片标签；步骤2，采用Faster R‑CNN网络，在数据预处理...
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- 文献传递
- 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法
- 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，首先对自适应激活函数参数调节方法进行数学定义；步骤2，基于MNIST数据集进行自适应激活函数及其他经典激活函数进行实验结果对比与分析，使用的...
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- 文献传递
- 一种基于深度学习的果蔬检测方法
- 一种基于深度学习的果蔬检测方法，包括：步骤1，首先对数据进行预处理；对原始图片事先进行手工标定，获得分割标签。标定是指原始图片中目标框的左上角点与右下角点的坐标，标签是指判定每个标定框中目标是否为果蔬及确定果蔬的类别；步...
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- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法
- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，癌细胞的检测，包括以下步骤：1.1、制作数据集；1.2、候选区域的产生；1.3、建议区域的分类及候选框的精修；步骤2，癌细胞的特征提取，包括以下步骤：2.1、质心...
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- 基于CNN的相衬显微图像序列的癌细胞多目标跟踪被引量：5
- 2019年
- 检测与跟踪相衬显微图像序列下的癌细胞对于分析癌细胞的生命周期以及开发抗癌新药具有非常重要的意义。传统的目标跟踪方法大多应用于刚性目标跟踪或单目标跟踪,而癌细胞是非刚性且不断裂变的多目标,这就大大增加了跟踪的难度。文中以相衬显微图像序列中的膀胱癌细胞为研究对象,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的癌细胞多目标跟踪方法。该算法采用基于检测的多目标跟踪方法,首先利用深度学习检测框架Faster R-CNN卷积神经网络实现癌细胞的检测,初步获得待跟踪的癌细胞;再利用扫描圆算法(Circle Scanning Algorithm,CSA)实现黏连细胞的检测优化,进一步提高黏连区域的细胞检测精度;最后提取综合特征描述子,对卷积特征、尺寸特征和位置特征进行加权求和,实现跟踪目标的综合描述,从而实现不同帧癌细胞间的高效关联匹配,最终实现癌细胞的多目标跟踪。一系列实验结果表明,相较于传统方法,所提方法不仅在癌细胞的检测和跟踪上性能有较大的提升,而且可以有效处理目标的遮挡问题。
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- 关键词：细胞检测FASTER多目标跟踪
- 基于Faster R-CNN的显微序列图像中癌细胞的检测与多目标跟踪
- 在生物医学的许多应用中，实现显微序列图像中癌细胞的检测与多目标自动跟踪是记录并分析癌细胞生命周期活动状态的基础，对药物开发、疾病诊断和治疗等具有重大的意义。相衬显微镜作为一种新型显微技术，可不对细胞进行染色，在自然状态下...
- 周莉莉
- 关键词：多目标跟踪密度估计
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- 一种基于Faster R-CNN的癌细胞检测方法
- 一种基于Faster R‑CNN的癌细胞检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对数据进行预处理，对数据集进行人工标定，将数据集做成pascal_voc数据集格式，人工标定的目的是得到图片标签，标签为每张图片中癌细胞目标...
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