基于深度学习的癌细胞检测系统  

作　　者：杨晓玲 洪勇钦 何双北 YANG Xiaoling;HONG Yongqin;HE Shuangbei

机构地区：[1]珠海科技学院电子信息工程学院,广东珠海519041

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第8期184-187,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：珠海科技学院2022年国家级大学生创新创业计划训练项目基于人工智能的癌细胞识别与辅助诊断系统(项目编号:202213684003);广东省教学质量与教学改革工程建设项目(项目编号:2021009);广东省创新强校工程项目(省级重点平台和重大科研项目)基于新型深度卷积网络的心拍智能分类关键技术研究(项目编号:2020ZDZX3016)。

摘　　要：针对目前人工智能技术的理论研究日渐成熟,随着人工智能技术应用于生活、学习、工作等方面的普及,利用人工智能技术应用于医疗诊断与医疗服务是未来医疗技术发展的必然趋势,提出一种基于深度学习的癌细胞目标检测系统,实现人工智能+医疗应用于癌症诊断的核心环节。癌细胞目标检测的任务是检测出细胞图像里面细胞的类别并对其进行定位,YOLOv5是基于深度学习的端到端实时目标检测方法,首先利用基于PyTorch的YOLOv5模型轻量而性能高、更加灵活和便利等优点,然后提出一种基于特征金字塔和YOLOv5相结合的改进的YOLOv5模型,最后实现癌细胞图像目标检测。实验结果表明,该系统检测效果误差小,速度快,鲁棒性高。

关 键 词：癌细胞检测 YOLOv5 深度学习 PyTorch 

分 类 号：R730[医药卫生—肿瘤] TP18[医药卫生—临床医学] TP391.41[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]