基于ResNet深度网络的人类蛋白质图谱图像分类方法研究
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Study of Image Classification Method of Human Protein Atlas Based on ResNet Deep Network
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    将基于深度学习的图像分类方法引入人类蛋白质图谱图像分类中,利用ResNet深度网络构建面向人类蛋白质图谱图像分类的深度卷积神经网络,通过混合模式的蛋白质显微镜图像进行验证。结果表明该方法比其他自动分类法具有更高的准确率和精度,大大节约人力和时间。

    Abstract:

    The paper introduces the image classification method based on deep learning into the image classification method of human protein atlas. It uses ResNet deep network to build a deep convolutional neural network for the image classification of human protein atlas, and verifies by using the microscope image of mixed-mode protein. The result shows that this method has higher accuracy and precision than other automatic classification methods, and greatly saves time and manpower.

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常川.基于ResNet深度网络的人类蛋白质图谱图像分类方法研究[J].医学信息学杂志,2019,40(7):45-49

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  • 收稿日期:2019-02-19
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  • 在线发布日期: 2019-07-27
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