研究目的
利用基于卷积神经网络的系统对HEp-2间接免疫荧光图像进行阳性/阴性荧光强度分类，以诊断自身免疫性疾病。
研究成果
基于卷积神经网络的系统在荧光强度分类中实现了高准确率（92.8%），优于现有方法。该系统展现出作为自身免疫疾病诊断辅助工具的潜力，具有更高的灵敏度和特异性。
研究不足
该方法依赖于特定的数据库（AIDA），这可能会限制其普适性。预处理过程中未采用降噪滤波器，因为它们会对性能产生负面影响。支持向量机分类器使用的是线性核函数，可能无法捕捉所有的复杂情况。
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用于HEp-2荧光强度分类的深度卷积神经网络
DOI：10.3390/app9030408
期刊：Applied Sciences
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 20:38:33
摘要：
间接免疫荧光（IIF）检测被推荐为抗核抗体（ANA）检测的金标准方法，该抗体对自身免疫性疾病诊断具有重要价值。荧光强度分析通常较为复杂，且受操作者能力影响，统计上易与错误类别关联。本文提出一种卷积神经网络（CNN）系统，用于HEp-2 IIF图像的阳性/阴性荧光强度分类（这对自身免疫疾病诊断至关重要）。该方法采用知名预训练CNN提取特征，并通过支持向量机（SVM）分类器进行最终的正负类别判定。本系统基于AIDA（计算机辅助自身免疫诊断）项目构建的数据库开发完成，分类器在该数据库上完成训练。我们在该数据库公开的2080张IIF图像子集上测试了所提方法，性能分析显示荧光强度分类准确率约达93%。通过与最具代表性的前沿研究对比评估结果，证实了本系统在HEp-2图像强度分类中的优越性。
作者：
Donato Cascio，Vincenzo Taormina，Giuseppe Raso
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