陈振锋,男,1969年生,广西北流市人。2001年毕业于南京大学无机化学专业,师从游效曾院士,获理学博士学位;2006-2007年在加拿大University of British Columbia著名药物无机化学家Chris Orvig实验室作访问研究,现任省部共建药用资源化学...陈振锋,男,1969年生,广西北流市人。2001年毕业于南京大学无机化学专业,师从游效曾院士,获理学博士学位;2006-2007年在加拿大University of British Columbia著名药物无机化学家Chris Orvig实验室作访问研究,现任省部共建药用资源化学与药物分子工程国家重点实验室常务副主任,二级教授,博士生导师,主要从事基于中药活性成分金属抗肿瘤药物化学研究。展开更多
针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自...针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自适应阈值处理得到初始轮廓,应用SLIC算法得到超像素区域,并融合到原图中完成初始分割;最后,在初始分割图中进行初略标记获得交互信息,利用最大相似准则进行合并,不需要预先设定分割阈值,没有被标记的背景区域将成功合并到标记的背景区域,同时,没有被标记的目标区域会被识别出,有效地阻止与背景区域合并。对宫颈细胞图像进行大量的细胞质分割实验,结果表明本文算法能够在较短时间内准确识别出宫颈细胞的细胞质边缘。展开更多
文摘陈振锋,男,1969年生,广西北流市人。2001年毕业于南京大学无机化学专业,师从游效曾院士,获理学博士学位;2006-2007年在加拿大University of British Columbia著名药物无机化学家Chris Orvig实验室作访问研究,现任省部共建药用资源化学与药物分子工程国家重点实验室常务副主任,二级教授,博士生导师,主要从事基于中药活性成分金属抗肿瘤药物化学研究。
文摘针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自适应阈值处理得到初始轮廓,应用SLIC算法得到超像素区域,并融合到原图中完成初始分割;最后,在初始分割图中进行初略标记获得交互信息,利用最大相似准则进行合并,不需要预先设定分割阈值,没有被标记的背景区域将成功合并到标记的背景区域,同时,没有被标记的目标区域会被识别出,有效地阻止与背景区域合并。对宫颈细胞图像进行大量的细胞质分割实验,结果表明本文算法能够在较短时间内准确识别出宫颈细胞的细胞质边缘。