[发明专利]一种基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法在审
| 申请号： | 201710155581.X | 申请日： | 2017-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN106952275A | 公开（公告）日： | 2017-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张煜东;王水花;刘方园;周星星 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 唐红 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法，依次包括以下步骤将输入设置为一个3×3窗口以代替传统的单像素通道、采用一种基于信息熵的方法确定隐层神经元个数、选取各层的激活函数、将权值训练简化为优化问题并利用改进的粒子群优化求解该问题、进行网络训练并分析测试结果。本发明基于传统BP神经网络并对其进行改进，从而能更好对细胞图像进行分割，解决如何确定网络结构和如何保证网络收敛到全局最优的问题，本发明提出的估计隐层神经元的方法和改进的粒子群优化算法不但提高了细胞图像的分割效果而且相对地降低了细胞分割过程中的时间损耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 神经网络 细胞 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)确定输入层神经元的个数：将对应像素的3×3窗口内的9个像素均作为输入神经元；(2)确定输出层神经元的个数；(3)确定隐层神经元的个数：采用基于信息熵的估计法进行确定；(4)选取各层的激活函数：隐层激活函数选择“logsig”，输出层激活函数选择“purelin”；(5)实现神经网络与粒子群优化的映射，依次包括；神经网络权值与粒子维度空间的映射、神经网络MSE与粒子适应度函数的映射、神经网络的学习与粒子搜索的映射；(6)将权值学习转化为粒子群优化问题，保证网络权值收敛到最优；(7)进行网络训练；(8)分析网络测试结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京师范大学，未经南京师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710155581.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种轴承加工装置
- 下一篇：一种基于工业机器人手机壳打磨工作站
