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基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析
被引量:
5
1
作者
曾明
孟庆浩
+1 位作者
张建勋
鲍菁丹
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期14-16,19,共4页
以形态学分析和支持向量机为基础,构建了一套血细胞核显微图像自动分析与识别系统。在细胞核分割阶段,提出基于支持向量机的血液细胞核彩色图像分割算法。在特征提取环节中,除使用常规形态特征外,提出了一种新的能有效反映核分叶数差异...
以形态学分析和支持向量机为基础,构建了一套血细胞核显微图像自动分析与识别系统。在细胞核分割阶段,提出基于支持向量机的血液细胞核彩色图像分割算法。在特征提取环节中,除使用常规形态特征外,提出了一种新的能有效反映核分叶数差异的形态特征——腐蚀退化因子。采用"one-against-one"策略的多分类SVM方法对血细胞进行分类识别。实验测试表明,该系统具有较高的识别精度,平均识别率达94.13%。
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关键词
血液细胞核
图像分割
支持向量机
腐蚀退化因子
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职称材料
题名
基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析
被引量:
5
1
作者
曾明
孟庆浩
张建勋
鲍菁丹
机构
天津大学电气与自动化工程学院
南开大学机器人与信息自动化研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期14-16,19,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475028)
文摘
以形态学分析和支持向量机为基础,构建了一套血细胞核显微图像自动分析与识别系统。在细胞核分割阶段,提出基于支持向量机的血液细胞核彩色图像分割算法。在特征提取环节中,除使用常规形态特征外,提出了一种新的能有效反映核分叶数差异的形态特征——腐蚀退化因子。采用"one-against-one"策略的多分类SVM方法对血细胞进行分类识别。实验测试表明,该系统具有较高的识别精度,平均识别率达94.13%。
关键词
血液细胞核
图像分割
支持向量机
腐蚀退化因子
Keywords
blood cell nuclei
image segmentation
Support Vector Machines(SVM)
erosion degenerate factor
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析
曾明
孟庆浩
张建勋
鲍菁丹
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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