不同残差网络模型的HEp-2细胞荧光图像分类比较

作者：许晗

来源：襄阳职业技术学院学报, 2023, 22(06): 100-104.

• HEp-2细胞
• 深层次残差网络
• 细胞图像分类

对人的喉癌上皮细胞（HEp-2）进行准确的荧光细胞图像分类，对识别、诊断以及后续治疗起着关键的作用，同时用HEp-2细胞鉴定抗核抗体（ANA）也是判别自身免疫病的常用方法之一。以计算机视觉为基础的HEp-2细胞分类和抗核抗体分析，有助于降低专家的工作量，加强疾病检测技术的准确性和快速性。文章提出了基于深层次残差网络的HEp-2细胞分类研究，并利用不同残差模型进行实验和比较。实验表明，该方法可有效地对HEp-2细胞进行分类。

• 单位
  黎明职业大学; 电子工程学院