面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络

时旭; 李远; 黄鸿

doi:10.37188/OPE.20223008.0960

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面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络

信息科学 | 更新时间：2026-09-11

- 面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络
- Spatial-spectral separable convolutional neural network for cell classification of hyperspectral microscopic images
- 光学精密工程 2022年30卷第8期页码：960-969
- 作者机构：
  
  重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室，重庆400044
- 作者简介：
  
  时　旭（1998-），男，河南周口人，硕士研究生，2020年于华侨大学获得学士学位，现为重庆大学光电工程学院研究生，主要从事图像处理及深度学习等方面的研究。E-mail： shixu@cqu.edu.cn
  黄　鸿（1980-），男，湖南新宁人，博士生导师，2003、2005、2008年于重庆大学分别获得学士、硕士和博士学位。主要从事医学影像智能化处理、模式识别、深度学习等方面的研究。E-mail： hhuang@cqu.edu.cn
- 基金信息：
  
  中央高校基本科研业务费项目(2019CDYGYB008;2020CDCGTM002);国家自然科学基金(42071302);重庆市基础研究与前沿探索项目资助(cstc2018jcyjAX0093);重庆市留学人员回国创业创新支持计划(cx2019144)
- DOI：10.37188/OPE.20223008.0960
  中图分类号： TP391.4
- 收稿：2021-02-27，
  
  修回：2021-04-30，
  
  纸质出版：2022-04-25
- 稿件说明：
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时旭,李远,黄鸿.面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络[J].光学精密工程,2022,30(08):960-969.

SHI Xu,LI Yuan,HUANG Hong.Spatial-spectral separable convolutional neural network for cell classification of hyperspectral microscopic images[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(08):960-969.
时旭,李远,黄鸿.面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络[J].光学精密工程,2022,30(08):960-969. DOI： 10.37188/OPE.20223008.0960.

SHI Xu,LI Yuan,HUANG Hong.Spatial-spectral separable convolutional neural network for cell classification of hyperspectral microscopic images[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(08):960-969. DOI： 10.37188/OPE.20223008.0960.

摘要

深度学习已经在高光谱血细胞图像分类中获得广泛应用。然而，传统深度学习模型需要大量标记数据作为样本，忽略了高光谱图像“图谱合一”的性质，不能充分挖掘高光谱图像内蕴信息，且存在参数多、复杂度高问题。针对上述问题，提出了空-谱可分离卷积神经网络（S

CNN），在降低模型复杂度的同时有效提升高光谱血细胞图像分类性能。根据高光谱血细胞图像分布的空间一致性，S

CNN模型首先通过空-谱联合距离（SSCD）得到训练集中各像素点的空-谱近邻，并对这些近邻点赋予与相应中心像素点相同的标签，进行样本扩充，然后在网络模型中采用一组深度卷积和点卷积代替经典卷积，优化了模型复杂度，实现血细胞分类。在Bloodcells1-3和Bloodcells2-2两个不同场景下的高光谱血细胞数据集上的实验结果显示，本文所提算法的总体分类精度分别达到87.32%、89.02%。与其他传统血细胞分类算法相比，本文算法能有效提升高光谱血细胞图像

的分类性能。在训练时间上，所采用的可分离卷积模型比经典卷积模型减少27%。实验结果表明，所提网络框架不仅能有效提升高光谱血细胞分类性能，且可减少模型训练时间。

Abstract

In recent years， with the development of computer science，deep learning plays a critical role in the classification of hyperspectral bloodcell images. However， traditional deep learning models require a large amounts of manually annotated training data， and ignore the nature of “graph-spectral uniformity” property of hyperspectral image. As a result， these methods can not explore the intrinsic information of hyperspectral images. In addition， traditional convolutional neural network methods have too many parameters， which takes a great deal of time to be trained. Aiming at these two shortcomings， a spatial-spectral separable convolutional neural network （S

CNN） is proposed to improve the classification performance of bloodcell hyperspectral image and reduce the complexity of the model.First， due to the spatial consistency of the hyperspectral bloodcell image distribution， a spatial-spectral combined distance （SSCD） was proposed to select the spatial-spectral nearest neighbor of each pixel and expand the training samples. At the same time， in the following neural network model， a group of depth convolution and point convolution are used to replace classical convolution and optimize the complexity of the model.The experimental result on bloodcell1-3 and bloodcell2-2 datasets show that the overall classification accuracies reaches 87.32% and 89.02%， respectively. Compared with other classification algorithms of bloodcells， the proposed S

CNN achieves much higher classification accuracy. The training time of the separable convolution model is 27% less than that of the classical convolution model.Experimental results show that the proposed S

CNN is an effective method to improve the classification performance of hyperspectral bloodcell and reduce model training time.

关键词

Keywords

references

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