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骨髓细胞多光谱显微图像分类器的设计

骨髓细胞多光谱显微图像分类器的设计

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1、骨髓细胞多光谱显微图像分类器的设计谢文娟曾立波王思贤吴琼水张燕!武汉大学电子信息学院"武汉,*""01#23.456$75689:;<=>5-4$?@.摘要详细介绍了一个基于极大似然法的骨髓细胞多光谱显微图像分类器的设计"给出了系统体系结构"细胞特征选择方法"分类器的训练及使用方法$实验结果表明"对训练细胞进行分类"绝大多数类别达到了1"A以上的分类精度"同时分类速度也令人满意$关键词多光谱模式识别分类器极大似然估计文章编号%""!3B**%3!!""#%"!3""103"*文献标识码C中图分类号DE*1%$,!

2、"#$%&’()*+,,’-."//0$%123"45,678$4,’#4’3$497+%":/+##$($",;$"<"&=6+&>"&%?$@’<+&%2$A$+&<6B$’&%#16$>1+&%C+&&268?FG@-5?H-7@G.4F5@-I?J@@6!KLJ4-M-5N8G>5FO!KLJ4-,*""01’D@#5,+45$H-FJ5>4GF5?68!;8P4GF5?L64G6OQ5>?L>>84.4GG@;?866J5RJ>P8?FGL..5?G@>?@P5?5.4R8?64>>5758GS4>8Q

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5、微镜进利的条件"对于同一个光谱特征!可根据需要选用不同波段的行人工识别!诊断耗时多!工作量大!且极大地依赖于医师的经特征值!从而更加准确地反映细胞特征"特征选择时采用了散验和工作状态"在人类受到癌症#血液病等严重威胁的今天!需点图!既直观又简便"该文用了极大似然法对骨髓细胞进行训要提高和加强其检查和诊断水平"应用计算机分析与识别显微练和分类!实验结果表明!这种方法是完全可行的"细胞图像!对提高诊断精度和减轻医生阅片强度有着十分重要文章分为#个部分$第二节结合骨髓细胞特点说明极大似的意义&%’"然法分类原理!同时详

6、细描述了细胞特征的选定方法%第三节目前!对于细胞的识别和分类多采用如下方法$首先对细具体介绍了基于极大似然法的分类器的设计过程!第四节介绍胞的黑白图像进行分割!然后提取出形态学!灰度以及纹理特分类器的应用!并给出实验数据%最后!第五节得出结论"征!最后通过对特征的选择进行分类"然而!这样的分类识别方法也存在一些问题!如细胞分割容易出现过分割或分割不足!!极大似然法的基本原理及特征选择从而影响细胞特征的提取%特征数量少!难以精确地描述细胞细胞具有面积!周长!核浆比!光密度等数字形态学和光谱特征"如果细胞种类过多!则

7、很难进行准确的区分"血液中的白学特征"文章以骨髓细胞为例!如图%所示!列出了,种常见的细胞共有(类!癌细胞一般分为正常和非正常两大类!而骨髓骨髓细胞的多光谱图像以及分割以后的效果图"对骨髓细胞进细胞常见的种类有近!"类"故目前所见到的文献中!仅对白细行分割后!根据细胞图像上的掩膜统计出核和浆的象素数!并胞和癌细胞分类的文献较多"对于细胞的分类目前有许多种分将进一步计算所得的特征值保存在数据库中以备分类"由于骨类器!文献&!)中描述了一个对于骨髓细胞彩色图像进行分类的髓细胞有许多类别!故对于不同的类别!特征值可能相

8、近!也可贝叶斯分类器!文献&*)中介绍了对于白细胞分类的加权分类能相差较大"器!而文献+,)中则比较了最近邻分类器!多层感知分类器!支持对于正常的属于同一类的骨髓细胞!它们的每一个特征的向量机分类器!学习向量分类器的分类效果"值都集中在某个特定值附近!偏离这个值的分量只占极少数"该文将遥感领域中采用的多光谱技术引入到骨髓细胞的实际上!当一个变量受到大量的微小#独立随机因素

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