毕业设计进度汇报

1、毕业设计进度汇报 BREAD PPT DESIGN BREAD PPT DESIGN 2021/3/102 方向选择 壹壹 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 的度过。 BREAD PPT DESIGN 2021/3/103 目录 1 1 下阶段安排2 2 总结3 3 CONTENTS 进度介绍 BREAD PPT DESIGN 2021/3/104 目前进度 机器学习相关论文 看视频

2、学习 做笔记 配套讲义阅读 知网下载论文 阅读论文 了解SPCNN相关 BREAD PPT DESIGN 2021/3/105 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。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 2021/3/106 背景介绍 脉冲耦合神经网络(Pulse C

3、oupled 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 2021/3/107 背景介绍 学术界已经提出了一些细胞图像的分

4、割方法， 例 如： 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 BREAD PPT DESIGN 2021/3/108 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 值细胞细胞核的快速分割方法。因 值 为运算操作， 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