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显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度识别方法
被引量:
1
1
作者
王健生
李庆利
+4 位作者
周梅
孙力
胡孟晗
吕岳
褚君浩
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期749-759,共11页
研究了基于显微高光谱图像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度检测方法.首先使用核最小噪声分割、形态滤波和边缘检测实现颗粒层的分割,然后使用基于特征谱监督的最小二乘支持向量机实现恶性黑色素细胞的检测,最后定量化计算了皮肤黑色素瘤的...
研究了基于显微高光谱图像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度检测方法.首先使用核最小噪声分割、形态滤波和边缘检测实现颗粒层的分割,然后使用基于特征谱监督的最小二乘支持向量机实现恶性黑色素细胞的检测,最后定量化计算了皮肤黑色素瘤的扩散深度.实验结果表明,可以为皮肤黑色素瘤的浅表扩散提供定量化的参考指标,有利于皮肤黑色素瘤的病理诊断.
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关键词
图像处理
肿瘤浅表扩散深度
机器学习
显微高光谱成像
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职称材料
题名
显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度识别方法
被引量:
1
1
作者
王健生
李庆利
周梅
孙力
胡孟晗
吕岳
褚君浩
机构
华东师范大学上海市多维度信息处理重点实验室
华东师范大学空间信息与定位导航上海高校工程研究中心
华东师范大学纳光电集成与先进装备教育部工程研究中心
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期749-759,共11页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(61975056)
Shanghai Natural Science Foundation(19ZR1416000)
the Science and Technology Commission of Shanghai Municipality(20440713100,19511120100).
文摘
研究了基于显微高光谱图像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度检测方法.首先使用核最小噪声分割、形态滤波和边缘检测实现颗粒层的分割,然后使用基于特征谱监督的最小二乘支持向量机实现恶性黑色素细胞的检测,最后定量化计算了皮肤黑色素瘤的扩散深度.实验结果表明,可以为皮肤黑色素瘤的浅表扩散提供定量化的参考指标,有利于皮肤黑色素瘤的病理诊断.
关键词
图像处理
肿瘤浅表扩散深度
机器学习
显微高光谱成像
Keywords
image processing
superficial spreading depth
machine learning
microscopic hyperspectral imaging
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度识别方法
王健生
李庆利
周梅
孙力
胡孟晗
吕岳
褚君浩
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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