基于細(xì)胞核分析的癌細(xì)胞圖像特征提取與識(shí)別.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和癌癥病理診斷技術(shù)的不斷進(jìn)步，癌細(xì)胞圖像自動(dòng)分析識(shí)別技術(shù)逐漸成為現(xiàn)實(shí)。利用癌細(xì)胞圖像自動(dòng)分析識(shí)別系統(tǒng)對(duì)癌細(xì)胞圖像進(jìn)行識(shí)別判斷，可以為快速準(zhǔn)確地診斷和分級(jí)癌癥患者提供一條良好的途徑。
　　 本文在前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合癌細(xì)胞圖像病理學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)模式識(shí)別技術(shù)，首先研究了癌細(xì)胞圖像的目標(biāo)區(qū)域提取，其次對(duì)癌細(xì)胞圖像進(jìn)行了特征提取和特征降維處理，最后利用分類器完成對(duì)癌細(xì)胞的識(shí)別分類，并且設(shè)計(jì)了癌細(xì)胞

2、圖像特征提取與識(shí)別系統(tǒng)。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:
　　 (1)根據(jù)癌細(xì)胞圖像的特點(diǎn)，本文給出了一種基于RGB三通道的細(xì)胞核區(qū)域提取方法。首先，基于RGB三通道的直方圖均衡化來完成圖像增強(qiáng);其次，基于RGB三通道的迭代法求閾值完成對(duì)其細(xì)胞核的粗提取;最后利用顏色的特異性、中值濾波及形態(tài)學(xué)等方法完成進(jìn)一步處理，得到癌細(xì)胞中細(xì)胞核完整的邊界和內(nèi)部區(qū)域。
　　 (2)根據(jù)癌細(xì)胞細(xì)胞核的特點(diǎn)和相關(guān)醫(yī)學(xué)知識(shí)，提取了細(xì)胞核的1

3、1個(gè)形態(tài)特征參量、15個(gè)顏色特征參量、6個(gè)紋理特征參量和6個(gè)光密度特征參量共計(jì)38個(gè)細(xì)胞核特征組成的樣本特征矢量;隨后，采用主成分分析方法對(duì)原始特征向量進(jìn)行降維處理，從38維向量中提取出6維互補(bǔ)相關(guān)的新變量來反映原變量所提供的絕大部分信息，并對(duì)其進(jìn)行了歸一化處理，來消除不同變量數(shù)量級(jí)間差別。
　　 (3)鑒于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器泛化能力不強(qiáng)的缺點(diǎn)，本文給出了一種強(qiáng)分類器集成算法，對(duì)癌細(xì)胞圖像進(jìn)行分類識(shí)別。首先利用改進(jìn)的Adaboo