毕业设计进度汇报
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
BREAD PPT DESIGN
毕业设计进度汇报
方向选择 • 壹
七月份在去吉林的火车上，联系了老师 ，从而确定 了毕业设计题目《 基于SPCNN的医学组织细胞完
整区域分割技术研究 》，选择后就开始了对毕设难
度的担心，内心依旧挣扎 ing ，之后便进入了更为费神 的考研复习中，每天在毕设和“求极限”，背单词煎熬
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
学术界已经提出了一些细胞图像的分割方法， 例 如： ＭｅａｎＳｈｉｆｔ聚类， 该方法能有效分割 细胞细胞核和细胞质区域， 但细胞的边界很难完整提 取； 自适应的阈值分割方法，该方法在分割细胞时有 一定稳定性， 但易受染色程度的影响； 流域分割算 法，该方法能成功的避免图像空间的变化性和复杂性， 但不能解决高度粘连的情况； 基于活动轮廓模型的算 法， 该方法能够准确的提取细胞细胞核边界， 但容 易受污渍影响从而造成误分割； 还有基于支持向量机 的细胞分割识别方法、 基于改进的模糊均值聚类算法、 基于模拟视觉注意力的分割算法等等。虽然这 些方法对部分白细胞分割都有不错的效果， 但是大 多数方法都有不同程度的缺陷， 比如照明环境的苛 刻性， 算法的复杂性， 参数的难确定性， 时间的大 量消耗等等
ห้องสมุดไป่ตู้
的度过。。。。
BREAD PPT DESIGN
目录 CONTENTS
1 2 3
进度介绍
下阶段安排
总结
BREAD PPT DESIGN
目前进度
机器学习
• 看视频学习
相关论文
• 知网下载论文
• 做笔记
• 配套讲义阅读
• 阅读论文
• 了解SPCNN相关
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
目标识别通常包括两个有关联而不同的任务：辨别 与分类⑴。辨别的主要任务是从一幅图像或一个视频 喊中识别出一个特定的目标物体；而分类的主要任务 是将一个目标物体归入某一个类别中。我的毕业设计 主要关注医学组织细胞的细胞核辨别并分割方面的研 究，致力于开发一个基于神经系统科学的目标识别算 法，该算法可在一幅由显微镜下拍摄的医学组织细胞 图中，便捷地定位细胞核并标识。
BREAD PPT DESIGN
BREAD PPT DESIGN
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的图像处理是智能图像处理领域内研 究的热点问题之一,基于PCNN特征提取的目标识别是 该神经网络应用中的难点。但是由于PCNN标准模型 具有较为复杂的结构和较多的参数，现行使用的许多 模型通常都是对标准进行简化之后的模型，这些模型 在保留最基本的视觉皮层特性的同时，降低了模型的 计算复杂度。为此,用一种简化脉冲耦合神经网络 (Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN) 模型应用于图像分割。
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
在读了几篇论文之后，对细胞核分割大致有了想 法，为实现对细胞核的准确分割,了解到了一种基于 Ｂ－Ｇ 值细胞细胞核的快速分割方法。因 Ｂ－Ｇ 值 为８ｂｉｔ运算操作， 且分割阈值为大量的实验统计 所得的具有普适性的经验值， 大大降低了计算量。 还有一种自适应地、 局部地应用图割法的方式， ( LAGC) 。此方法能够在复杂背景下处理图像对比度 变化、 核染色较浅、 染色质不均匀等问题， 准确分 割出细胞核。之后会对这两种方法继续了解和学习。
毕业设计进度汇报
方向选择 • 壹
七月份在去吉林的火车上，联系了老师 ，从而确定 了毕业设计题目《 基于SPCNN的医学组织细胞完
整区域分割技术研究 》，选择后就开始了对毕设难
度的担心，内心依旧挣扎 ing ，之后便进入了更为费神 的考研复习中，每天在毕设和“求极限”，背单词煎熬
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
学术界已经提出了一些细胞图像的分割方法， 例 如： ＭｅａｎＳｈｉｆｔ聚类， 该方法能有效分割 细胞细胞核和细胞质区域， 但细胞的边界很难完整提 取； 自适应的阈值分割方法，该方法在分割细胞时有 一定稳定性， 但易受染色程度的影响； 流域分割算 法，该方法能成功的避免图像空间的变化性和复杂性， 但不能解决高度粘连的情况； 基于活动轮廓模型的算 法， 该方法能够准确的提取细胞细胞核边界， 但容 易受污渍影响从而造成误分割； 还有基于支持向量机 的细胞分割识别方法、 基于改进的模糊均值聚类算法、 基于模拟视觉注意力的分割算法等等。虽然这 些方法对部分白细胞分割都有不错的效果， 但是大 多数方法都有不同程度的缺陷， 比如照明环境的苛 刻性， 算法的复杂性， 参数的难确定性， 时间的大 量消耗等等
ห้องสมุดไป่ตู้
的度过。。。。
BREAD PPT DESIGN
目录 CONTENTS
1 2 3
进度介绍
下阶段安排
总结
BREAD PPT DESIGN
目前进度
机器学习
• 看视频学习
相关论文
• 知网下载论文
• 做笔记
• 配套讲义阅读
• 阅读论文
• 了解SPCNN相关
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
目标识别通常包括两个有关联而不同的任务：辨别 与分类⑴。辨别的主要任务是从一幅图像或一个视频 喊中识别出一个特定的目标物体；而分类的主要任务 是将一个目标物体归入某一个类别中。我的毕业设计 主要关注医学组织细胞的细胞核辨别并分割方面的研 究，致力于开发一个基于神经系统科学的目标识别算 法，该算法可在一幅由显微镜下拍摄的医学组织细胞 图中，便捷地定位细胞核并标识。
BREAD PPT DESIGN
BREAD PPT DESIGN
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的图像处理是智能图像处理领域内研 究的热点问题之一,基于PCNN特征提取的目标识别是 该神经网络应用中的难点。但是由于PCNN标准模型 具有较为复杂的结构和较多的参数，现行使用的许多 模型通常都是对标准进行简化之后的模型，这些模型 在保留最基本的视觉皮层特性的同时，降低了模型的 计算复杂度。为此,用一种简化脉冲耦合神经网络 (Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN) 模型应用于图像分割。
BREAD PPT DESIGN
背景介绍
在读了几篇论文之后，对细胞核分割大致有了想 法，为实现对细胞核的准确分割,了解到了一种基于 Ｂ－Ｇ 值细胞细胞核的快速分割方法。因 Ｂ－Ｇ 值 为８ｂｉｔ运算操作， 且分割阈值为大量的实验统计 所得的具有普适性的经验值， 大大降低了计算量。 还有一种自适应地、 局部地应用图割法的方式， ( LAGC) 。此方法能够在复杂背景下处理图像对比度 变化、 核染色较浅、 染色质不均匀等问题， 准确分 割出细胞核。之后会对这两种方法继续了解和学习。