技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法，依次包括以下步骤：将输入设置为一个3×3窗口以代替传统的单像素通道、采用一种基于信息熵的方法确定隐层神经元个数、选取各层的激活函数、将权值训练简化为优化问题并利用改进的粒子群优化求解该问题、进行网络训练并分析测试结果。本发明基于传统BP神经网络并对其进行改进，从而能更好对细胞图像进行分割，解决如何确定网络结构和如何保证网络收敛到全局最优的问题，本发明提出的估计隐层神经元的方法和改进的粒子群优化算法不但提高了细胞图像的分割效果而且相对地降低了细胞分割过程中的时间损耗。
技术研发人员：张煜东;王水花;刘方园;周星星
受保护的技术使用者：南京师范大学
技术研发日：2017.03.16
技术公布日：2017.07.14