毕业设计进度汇报
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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
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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。。。。
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目录 CONTENTS
1 2 3
进度介绍
下阶段安排
总结
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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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
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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。
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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。