一种基于超光谱的血细胞分类方法

• 作者: 刘锦高 戴春妮 李庆利
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超光谱 分类 血细胞 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 4370-4372,4379
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.11.100

摘要

对近红外—可见光范围内的超高光谱血液图像进行血细胞分类.不同于常见的血细胞识别方法,对血细胞的特征提取不但含有图像灰度特征,而且还包含了丰富的光谱特征,在分类方法上利用具有自适应能力的遗传算法和神经网络设计分类器进行血细胞的分类.实验结果表明,该法对背景点、红细胞和病变细胞核可取得比较好的识别结果.相对于10波段光谱和80波段高光谱而言,220波段的超光谱以增加运行时间为代价,取得了较好的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锦高	上海建桥学院信息系	115	780	14.0	19.0
3	李庆利	华东师范大学信息学院	22	168	8.0	12.0
6	戴春妮	上海建桥学院信息系	4	12	1.0	3.0