Advertisement

细胞识别分类（Python版本）.rar

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
$cellular recognition and classification.RAR$ $cellular recognition and classification.RAR$

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 细胞分类的医学图像.rar
    优质
    本资源为《细胞分类的医学图像》，包含大量用于训练和测试细胞自动分类算法的高质量医学图像数据集，适用于科研及教学。 医学图像细胞分类.rar包含了用于分析和分类医学图像中的细胞的相关资料或程序。
  • 白细胞五分类及红细胞数据集
    优质
    本数据集包含大量白细胞五分类（包括中性粒细胞、淋巴细胞等）和红细胞检测结果，适用于医学研究与自动化血液分析。 血细胞数据集包括白细胞五分类和红细胞（RBC），每个类别包含2400张图片。
  • 基于YOLOv5s的细胞培养板分类识别方法改进研究
    优质
    本研究针对细胞培养板图像特点，对YOLOv5s模型进行优化，提出一种高效的细胞培养板分类与识别算法，提升检测精度和速度。 为解决传统生物实验室自动化程度低且效率低的问题，我们提出了一种基于YOLOv5s的细胞培养板分类识别算法——YOLOv5s-tiny。首先采用多尺度同态滤波颜色恢复算法对输入图像进行预处理，提升了图像的质量；然后根据实验场景剪枝小目标检测层，并用深度可分离卷积替换普通卷积以减少参数量和提高运算速度；引入距离交互比损失函数及软化非极大值抑制算法来加快收敛并提升边界框的准确率；同时加入卷积块注意力机制，解决了局部遮挡与漏检问题。最后通过实验验证了该YOLOv5s-tiny算法在细胞培养板分类识别上的高效性和准确性，相较于原始YOLOv5s算法，其准确率和召回率分别提高了4.5% 和1.4%，从而提升了生物实验室的工作效率。
  • MATLAB细胞计数_Bb.zip_分水岭算法细胞分割_细胞分水岭分析
    优质
    本资源包提供了一种基于MATLAB的细胞图像处理技术，采用分水岭算法进行细胞自动识别与精确计数。通过先进的图像分割方法，有效提高细胞分析效率和准确性，适用于生物医学研究领域。 采用中值滤波和分水岭法去除小面积区域来实现紫色细胞的计数。
  • 在图像中识别和提取癌细胞
    优质
    本研究专注于开发先进的算法和技术，用于自动检测医学影像中的癌细胞。通过精确识别与分析，以期提高癌症早期诊断的准确性和效率。 对图像中的癌细胞进行识别与提取是当前研究的重要内容。
  • 基于MFC的C++细胞识别程序【100010154】
    优质
    这是一个基于Microsoft Foundation Classes (MFC)框架编写的C++应用程序，专注于实现高效的细胞图像识别与分析功能。该程序利用先进的算法处理和解析显微镜拍摄的细胞图片数据，为生物学研究提供有力的技术支持。项目编号100010154。 详情介绍：课题是利用图像处理技术设计细胞识别程序。 1. 完成图像标注：添加 cidb.h,cdib.cpp 文件、编写相关函数、实现消息响应功能、创建菜单项以及打开图像的功能。 2. 实现细胞判别：持续检测 Maybe 点邻域中是否存在 Mak 点，使用 Sobel 操作计算边缘，并删除孤立的边缘点。生成黑白图像。 3. 细胞收缩处理：通过 stack 和 vector 结构获取孔洞坐标并进行填充操作；对边界进行 0、4 方向和 8 方向交替处理以生成新的边缘。 4. 获取细胞中心点信息：采用递归算法，判断局部区域是否全为边缘，并存储所有中心位置的信息。 5. 剔除错误信息：计算每个识别出的圆心的位置及其半径大小；排除那些半径过小或相互包含以及相交面积较大的圆形结构。最后进行统计分析并展示结果。
  • 基于MATLAB的肿瘤细胞识别系统
    优质
    本研究开发了一套基于MATLAB的肿瘤细胞自动识别系统，利用先进的图像处理技术与机器学习算法，精准高效地检测和分类不同类型的肿瘤细胞。该系统的应用为癌症早期诊断提供了有力工具。 肿瘤细胞的捕获研究对于癌症诊断与治疗至关重要。然而，人工计数耗时长且容易受到主观因素的影响。为此，利用Matlab开发了一套自动识别并计数被捕获肿瘤细胞的系统。该系统通过灰度变换、阈值分割、形态学处理和分水岭分割等步骤提取出细胞区域，并进行计数。根据计算得出的细胞圆形度，在满足特定圆形度阈值的情况下对符合条件的细胞进行标记与计数。实验结果显示，被捕获肿瘤细胞的最佳圆形度阈值为0.87，系统自动识别错误率约为6.3%，证明该方法具有可行性并能满足实际需求。
  • 基于MFC的C++细胞识别程序【100010154】
    优质
    本项目为基于Microsoft Foundation Classes (MFC)开发的C++程序，专注于自动化的细胞图像识别与分析。通过优化算法，提升细胞检测准确率和效率，适用于生物医学研究等领域。项目编号：【100010154】。 详情介绍： 课题：利用图像处理技术设计细胞识别程序。 1. 完成图像标注：添加 cidb.h 和 cdib.cpp 文件、增加函数及消息响应函数、创建菜单项以及实现打开图像的功能。 2. 实现细胞判别功能：持续判断 Maybe 点邻域内是否存在 Mak 点，使用 Sobel 操作计算边缘，并删除孤立边缘；生成黑白图像以清晰展示细胞结构。 3. 细胞收缩处理：通过 stack 和 vector 数据结构获取孔洞坐标信息并进行填充操作；对 Edge 进行 0、4 方向和 8 方向交替的边缘生成处理，确保最终结果准确无误。 4. 获取细胞中心点信息：采用递归算法判断局部区域是否全部为边缘，并存储所有确定的中心位置数据。 5. 错误信息删除与修正：计算各个中心点的平均值及半径大小；剔除过小或不合理的圆圈，同时移除相互包含和相交面积较大的圆形结构。最后进行相关信息统计并显示结果。