卷积神经网络的研究及其在图像识别中的应用(源码)【字数：10026】
摘 要随着医学成像技术的不断发展，其在医学诊断过程中的作用越来越重要。为了完成这项工作，需要花费大量的医生人力，而且在诊断过程非常容易受外部条件影响，为此急需要引入机器学习的方式进行自动化地医学图像诊断，期望能够辅助医学诊断过程，降低医生的工作量。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是近年来发展起来的一种非常有效的机器学习方法，属于深度学习的范畴，它能够完整地模拟人类的图像识别过程，并且已经在图像识别领域取得了优异的成绩，受到了业内的广泛关注。本课题的研究内容正是将卷积神经网络应用于病理图像的识别中。本文首先探讨了课题的研究现状，然后对卷积神经网络的结构、原理和参数进行了研究，调研了课题的开发环境，最后基于TensorFlow框架使用Python语言实现了该算法；同时对病理图片进行了采集、整理和预处理，完成并分析了多项参数对比实验，最终实现了对病理图像的高识别率，验证了算法的有效性。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景及研究意义 1
1.2课题研究的现状 1
1.3课题内容安排 2
第二章 开发环境 3
2.1 Ubuntu 3
2.1Anaconda 3
2.1 Spyder 3
2.1TensorFlow 3
2.1Python 4
第三章 基于卷积神经网络的病理图像识别 5
3.1卷积神经网络的原理 5
3.1.1输入层 5
3.1.2卷积层 5
3.1.3池化层 6
3.1.4全连接层 7
3.2卷积神经网络的训练 8
3.3病理图像介绍 8
第四章 算法的实现与改进 10
4.1卷积神经网络算法的实现 10
4.2实验 12
4.2.1实验环境 12
4.2.2实验参数 12
4.2.3实验结果 13
结束语 16
致 谢 17
参考文献 18
第一章 绪论
1.1研究背景及研究 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
意义
随着科技的快速发展与社会的进步，医学图像在医学诊断中的作用日益凸显，而且取得了很好的效果。但是图像诊断需要耗费大量的人力，而且诊断过程容易受医生的外部条件：比如认知能力、疲劳程度、主观经验所影响，所以如何快速又准确的自动化识别医学图像，成为学术界的研究热点。
同时计算机的数据吞吐能力与计算能力不断增长，科研工作者对人类视觉模式的研究不断深入，依靠高效的算法设计，借助大量数据进行学习训练，计算机识别系统已经在目标检测、图像分类等多项任务中取得了突出成绩。
因此将机器学习算法与病理图像结合成为可能，特别是深度学习算法的提出，给图像识别带来了新活力。深度学习算法辅助识别能弥补人工识别的许多不足，快速地给出判断，能有效提高稳定性和准确率，减少漏诊和误诊，对疾病情况诊断、病理原因分析和治疗最佳方案的选取具有重大意义，在手术模拟、医疗教学等方面也具有极大的辅助作用。本课题研究的正是卷积神经网络研究及其在图像识别领域的应用，就是将深度学习算法卷积神经网络应用于病理图像识别中，以期望能够通过机器学习的方式自动化识别，从而减少医生的任务量。
1.2课题研究的现状
医学图像识别的研究有着悠久的历史，常见的医学图像有计算机断层扫描图像(CT)、超声波图像(ultrasound)、核磁共振图像(MRI)、内镜图像(endoscopy)及显微镜图像(microscopy)等。
病理图像是医学图像的进一步发展，是对疾病发生的原因、发病机制、细胞组织和器官的结构、功能和代谢变化及其规律进行病理学研究的具体体现。病理图像是生物学研究、医学诊断等应用领域中一种十分特殊且重要的图像，尤其是癌细胞病理图像的早期诊断，关系到每个人的性命。利用现代计算机图像识别技术和病理专家的实践经验完成病理图像自动学习识别系统非常有意义，这样既能充分有效地利用病理诊断的专家知识和计算机系统的准确计算和快速处理能力，又能避免人工操作中主观因素的影响，可以有效提高癌症的可靠预诊断。
薛迪秀等[1]科研人员研究了基于卷积神经网络的医学图像癌变识别方法，它以癌变区域或细胞的识别为切入点，对深度学习技术进行了研究，针对医学图像的分类和分割问题设计了基于深度神经网络的识别系统，为计算机辅助诊断提供技术支持，具有明确的现实意义。
蒋涛[2]等人运用深度学习技术对医学图像中的癌变组织进行了自动检测，设计了一种胸片肺结节的自动识别算法。该方法利用卷积稀疏编码对结节特征进行自动学习和提取，达到了与传统特征相当的分类精度，并与传统图像特征融合，进一步提高了分类精度。
魏存超[3]等人将卷积神经网络的自动特征提取与传统分类方法的分类能力相结合，并验证了基于深度学习的卷积神经网络与传统统计学习方法相结合的分类方法在医学图像分类领域具有很大的优势。
为了提高网络运行速度，H Chen[4]提出一个以卷积神经网络为基础的深度级联学习网络，构建了多层的卷积神经网络，第一层定位细胞候选区域，第二个层精细的对细胞进行检测，对乳腺癌的诊断获得了较快的速度。
一种分辨率自适应深层次学习方案被提出[5]，识别算法仍然是卷积神经网络为主，其主要特点是在学习中设计了多种不同分辨率的图像共同作为学习样本来训练网络学习，在乳腺癌的识别中获得了较好的识别率。
Janowczyk A[6]在样本选择上进行研究，对病理样本图像提出了选择依据并进行了样本筛选，保证了卷积神经网络系统能够以最小的经验值作出最好的判断，在上皮细胞、有丝分裂中取得了非常好的效果。
在结肠癌的病理图片分析中，Bychkov D仍然是利用CNN对大肠癌的细胞进行了学习，对病情等级和预后给出了判别[7]。
本文研究对象是甲状腺淋巴结转移癌病理图像，以上的研究思路，证明了卷积神经网络的优越性，同时也给了本文指导思想。
1.3课题内容安排
本课题是卷积神经网络的研究及其在图像识别领域的应用，从卷积神经网络的算法原理到病理图片识别的实例运行，从零基础搭建开发环境到得出运行结果，论文主要分为四个部分，安排如下：
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景及研究意义 1
1.2课题研究的现状 1
1.3课题内容安排 2
第二章 开发环境 3
2.1 Ubuntu 3
2.1Anaconda 3
2.1 Spyder 3
2.1TensorFlow 3
2.1Python 4
第三章 基于卷积神经网络的病理图像识别 5
3.1卷积神经网络的原理 5
3.1.1输入层 5
3.1.2卷积层 5
3.1.3池化层 6
3.1.4全连接层 7
3.2卷积神经网络的训练 8
3.3病理图像介绍 8
第四章 算法的实现与改进 10
4.1卷积神经网络算法的实现 10
4.2实验 12
4.2.1实验环境 12
4.2.2实验参数 12
4.2.3实验结果 13
结束语 16
致 谢 17
参考文献 18
第一章 绪论
1.1研究背景及研究 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
意义
随着科技的快速发展与社会的进步，医学图像在医学诊断中的作用日益凸显，而且取得了很好的效果。但是图像诊断需要耗费大量的人力，而且诊断过程容易受医生的外部条件：比如认知能力、疲劳程度、主观经验所影响，所以如何快速又准确的自动化识别医学图像，成为学术界的研究热点。
同时计算机的数据吞吐能力与计算能力不断增长，科研工作者对人类视觉模式的研究不断深入，依靠高效的算法设计，借助大量数据进行学习训练，计算机识别系统已经在目标检测、图像分类等多项任务中取得了突出成绩。
因此将机器学习算法与病理图像结合成为可能，特别是深度学习算法的提出，给图像识别带来了新活力。深度学习算法辅助识别能弥补人工识别的许多不足，快速地给出判断，能有效提高稳定性和准确率，减少漏诊和误诊，对疾病情况诊断、病理原因分析和治疗最佳方案的选取具有重大意义，在手术模拟、医疗教学等方面也具有极大的辅助作用。本课题研究的正是卷积神经网络研究及其在图像识别领域的应用，就是将深度学习算法卷积神经网络应用于病理图像识别中，以期望能够通过机器学习的方式自动化识别，从而减少医生的任务量。
1.2课题研究的现状
医学图像识别的研究有着悠久的历史，常见的医学图像有计算机断层扫描图像(CT)、超声波图像(ultrasound)、核磁共振图像(MRI)、内镜图像(endoscopy)及显微镜图像(microscopy)等。
病理图像是医学图像的进一步发展，是对疾病发生的原因、发病机制、细胞组织和器官的结构、功能和代谢变化及其规律进行病理学研究的具体体现。病理图像是生物学研究、医学诊断等应用领域中一种十分特殊且重要的图像，尤其是癌细胞病理图像的早期诊断，关系到每个人的性命。利用现代计算机图像识别技术和病理专家的实践经验完成病理图像自动学习识别系统非常有意义，这样既能充分有效地利用病理诊断的专家知识和计算机系统的准确计算和快速处理能力，又能避免人工操作中主观因素的影响，可以有效提高癌症的可靠预诊断。
薛迪秀等[1]科研人员研究了基于卷积神经网络的医学图像癌变识别方法，它以癌变区域或细胞的识别为切入点，对深度学习技术进行了研究，针对医学图像的分类和分割问题设计了基于深度神经网络的识别系统，为计算机辅助诊断提供技术支持，具有明确的现实意义。
蒋涛[2]等人运用深度学习技术对医学图像中的癌变组织进行了自动检测，设计了一种胸片肺结节的自动识别算法。该方法利用卷积稀疏编码对结节特征进行自动学习和提取，达到了与传统特征相当的分类精度，并与传统图像特征融合，进一步提高了分类精度。
魏存超[3]等人将卷积神经网络的自动特征提取与传统分类方法的分类能力相结合，并验证了基于深度学习的卷积神经网络与传统统计学习方法相结合的分类方法在医学图像分类领域具有很大的优势。
为了提高网络运行速度，H Chen[4]提出一个以卷积神经网络为基础的深度级联学习网络，构建了多层的卷积神经网络，第一层定位细胞候选区域，第二个层精细的对细胞进行检测，对乳腺癌的诊断获得了较快的速度。
一种分辨率自适应深层次学习方案被提出[5]，识别算法仍然是卷积神经网络为主，其主要特点是在学习中设计了多种不同分辨率的图像共同作为学习样本来训练网络学习，在乳腺癌的识别中获得了较好的识别率。
Janowczyk A[6]在样本选择上进行研究，对病理样本图像提出了选择依据并进行了样本筛选，保证了卷积神经网络系统能够以最小的经验值作出最好的判断，在上皮细胞、有丝分裂中取得了非常好的效果。
在结肠癌的病理图片分析中，Bychkov D仍然是利用CNN对大肠癌的细胞进行了学习，对病情等级和预后给出了判别[7]。
本文研究对象是甲状腺淋巴结转移癌病理图像，以上的研究思路，证明了卷积神经网络的优越性，同时也给了本文指导思想。
1.3课题内容安排
本课题是卷积神经网络的研究及其在图像识别领域的应用，从卷积神经网络的算法原理到病理图片识别的实例运行，从零基础搭建开发环境到得出运行结果，论文主要分为四个部分，安排如下：
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