利用支持向量机对癌细胞的识别-论文.pdf

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1、软件2014年第35卷第3期S0FTWARE国际IT传媒品牌利用支持向量机对癌细胞的识别唐思源，柳原，崔媛(包头医学院计算机科学与技术系，内蒙古包头014040)摘要：癌细胞识别是数字图像处理和模式识别领域的一个研究热点，在临床上也是一个比较有意义的研究课题，本文利用支持向量机的方法，通过提取细胞的特征来分类和识别癌细胞。首先收集彩色图像，对图像进行预处理，之后是进行分割及对单细胞和多细胞的特征提取，最后实现对癌变细胞的识别和分类。关键字：数字图像处理；模式识别；支持向量机；特征提取中图分类号：R734．2；TP391．41文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1

2、003—6970．2014．03．057本文著录格式：【1]唐思源，柳原，崔媛．利用支持向量机对癌细胞的识别U]．软件，2014，35(3)：170—171SVMIdentificationofCancer。IANGSi。yuan，LIUYuan，CUIYuan(DepartmentofCompu~rScienceandTechnology,Baotou,lnnerMongoliaMedicalCollege,Baotou014040，China)[Abstract]Identificationofcancerceilsisadigitalimageprocessingandp

3、aRemrecognitionresearchfocusareas，butalsoinamoreclinicallymeaningfulresearch，weuseSVMmethod，featureextractionandclassificationofcellstoidentifycancercells．Firstcollectcolorimages，imagepreprocessing，segmentation，andafterasingle—cellandmulti—cellfeatureextraction，andfinallyachievetheidentifica

4、tionandclassificatiOnofcancerouscells．【Keywords1digitalimageprocessing；paaemrecognition；supportvectormachine；FeatureExtraction0引言离出细胞，分离之后还需要采用平滑处理¨J、细化处理和边界跟踪等。平滑的目的是去掉干扰的孤立点。细化的目的是获得细随着现代医学显微技术以及图像处理技术的迅速发展，医学胞的骨架和轮廓，减少干扰的信息量。边界跟踪的目的不遗漏图像处理已成为数字图像处理的一个重要研究方向。在医学诊周边的细胞。断中，对癌细胞图像处理这方面，成为近几年内

5、研究的热点。1．2图像分割：第一步，对单个细胞及细胞团的分割，细胞传统的判断方法主要是通过专家的经验观察图片信息，来判断的分割主要是通过提取细胞核的主要特征来分割，本文通过使是否是癌细胞，但这种判断方法，认为的作用因素比较大，误用阈值法来分割可疑细胞，阈值的选择是分割的重点，本文判率也比较高，同时也加重了专家的工作量。如果能对细胞图根据细胞的特征，采用改进的半阈值技术，把可疑细胞分离出来。像按着指定的特征进行自动的判断，可以辅助专家识别癌细胞，第二步，在通过阙值分割获得的二值分割图像中，由于在核区这样既减轻了医务人员的工作量又提高了判断的准确率。所以内部可能存在小洞，在其周边存

6、在凹坑和凸刺，使得其形态学利用计算机自动识别细胞图像是否是癌细胞图像，会为医学诊特征的获取受到影响，因此，在本系统中，在提取细胞核形态断方面带来巨大的变革。特征之前、对其进行了适当的腐蚀与膨胀处理，消除这些噪1细胞图像处理的步骤音的影响。1-3图像特征抽取：在可疑细胞被分割出来的基础上，提取需要的特征，并对某些参数进行计算、测量，根据测量结果进图像采集获取⋯图像预处理图像分割特征提取识别分豢}行分类。第一步，形态特征提取：根据癌细胞与正常细胞的细胞核的面积，细胞质的面积，细胞核的周长，细胞质的周长，细胞1-1细胞图像处理过程图核的似圆度，细胞质的似圆度，细胞核与细胞质的面积比等

7、特征1．1图像预处理：第一步，对获取的彩色细胞图像进行干扰、来识别癌细胞。第二步，颜色特征提取：在临床专家的指导下，噪声的滤去，当有些图像模糊不清晰时，还须对图像进行增强我们对癌细胞核的色彩进行了分析研究，临床经验表明，和正处理，比如颜色校正等，以便人、机分析。第二步，定位和分常细胞相比，癌细胞的核颜色偏深，而且是越到核心，颜色越深，基金项目：包头医学院秦文斌科技教育基金科研项目，项目编号：201312作者简介：唐思源(1981一)，女，硕士，包头医学院讲师。研究方向：数字图像处理软件杂志欢