目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺

用于图像识别的新型神经元网络 提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。 在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大, 为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交过程把样本空间映射成正交分类空间,并在此基础上,采用网络进行图像分类。计算机上模拟结果表明此网络县有时缺损和噪声图像进行正确识别的能力-Image recognition for a new type of neural network used in a video im