全文总字数：1108字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
组织病理学细胞图像的分类为医学图像领域的重要研究方向，被广泛应用于计算机辅助诊断、生物学研究等领域。
随着深度学习的兴起，神经网络被广泛应用于医学图像分析中，能够实现对组织学细胞图像的自动分类。
本课题基于卷积神经网络理论与技术，研究并实现组织学细胞的有效检测。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习MATLAB编程语言，熟悉编程平台；
2）学习并掌握卷积神经网络的理论原理；
3）进行软件编程，完成组织学细胞图像的分类和检测实验；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-2周：收集与课题相关的教材，期刊，论文等，熟悉相关理论知识。确定方案，完成开题报告；
第3-5周：学习并熟悉MATLAB编程语言，学习卷积神经网络的理论；
第6-9周：下载数据集，学习并研究细胞核分类原理和算法；
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4. 主要参考文献
[1] Ram S, Rodriguez J J. Size-invariant detection of cell nuclei in microscopy images[J]. IEEE transactions on medical imaging, 2016, 35(7): 1753-1764.
[2] 曹贵宝. 随机森林和卷积神经网络在神经细胞图像分割中的应用研究[J]. 山东大学学院, 2014, 1: 123-153.
[3] 马祥.基于卷积神经网络的低分辨率细胞图像特征融合算法研究[D].西安理工大学,2019.
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