计算智能和神经科学

研究文章

深度学习模型白细胞的自动分类

比较现有技术发展水平的模型。


引文/年出版	参考	方法	客观的

(1)/ 2021	提出	美国有线电视新闻网	实现一个系统使用的白细胞图像诊断急性白血病
(2)/ 2021	ICPSC	VGG16资讯,CNN	实现转移诊断和分类学习算法对白细胞图像
(3)/ 2021	人工细胞、纳米和生物技术	CNN, VGG16、VGG19 Inception-V3 ResNet-50	实现算法为TWO-DCNN白细胞分类
(4)/ 2021	智能工程和管理国际会议	CNN, VGG16、VGG19 ResNet50 ResNet101,《盗梦空间》V3	自动分类镰状细胞病通过使用数据增强技术来产生更好的精度
(7)/ 2020	生物技术与生物技术的设备	CNN和更快R-CNN	实现深度学习方法确定淋巴瘤细胞从血液细胞使用pre-trained网络的数据集
(8)/ 2020	IRBM	CNN, RNN和典型相关分析(CCA)。	实现CCA方法观察重叠核的影响
(9)/ 2020	软计算	CNN,榆树和MRMR算法。	到pre-train AlexNet、VGG16 GoogleNet, ResNet特征提取器和预测和分类血细胞
(10)/ 2019	提出	CNN, VGG16	实现一个系统为八个血细胞的分类组高精度通过使用一个传输与卷积神经网络学习方法
(11)/ 2019	软计算和信号处理	CNN, LeNet VGG16 xception	实现深入学习系统通过CNN的白细胞的分类
(12)/ 2019	JBaH	CNN, MGCNN	实现一个伽柏小波和深度CNN命名为MGCNN医学超光谱成像血细胞分类