TCT检测模式下的癌变细胞识别方法

本发明公开了TCT检测模式下的癌变细胞识别方法，步骤是：步骤1、建立数据集并完成整理；步骤2、构建检测模型；步骤3、使用YOLO中的CSPDarknet53替换Faster R‑CNN检测网络中的特征提取主干并优化性能；步骤4、训练并部署检测模型，该阶段分为检测模型训练和检测模型部署两个过程，初步验证后，对检测模型进行大规模训练以获取最终检测模型的参数，并将训练好的检测模型投入实际应用，实现细胞癌变检测。本发明属于医学图像分析和人工深度学习技术领域，解决了现有技术在癌细胞识别中因细胞边界复杂，造成深层特征丢失、数据不平衡，导致对癌细胞的识别效率低、精度不足的问题。