《表3 测试集正确率:基于深度卷积神经网络的细胞分类新方法》

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《表3 测试集正确率:基于深度卷积神经网络的细胞分类新方法》图表

《表3 测试集正确率:基于深度卷积神经网络的细胞分类新方法》
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基于深度卷积神经网络的细胞分类新方法中,通过对表3的测试结果进行数据分析,本文发现在细胞分类结果中共有浅表鳞状上皮、中层鳞状上皮、柱状上皮、轻度非典型增生和重度非典型增生5类细胞分类完全正确.但在中度非典型增生和原位癌细胞分类中则存在一定的错误,均有2幅图像分类错误,占比4%.从整体数据分析来看,数据集的分类平均错误率为1.14%(1~98.86%).与改进之前的ResNet的分类方法平均错误率4.29%(1~95.71%)相比,降低了3.15%,正确率有极大的提高[16].

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