基于多曲率轮廓信息的病理图像细胞核自动检测

• 作者: 庞宝川 张翼
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 细胞核检测 多曲率 模式识别 机器学习
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1154-1160
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.06.018

摘要

细胞核自动检测既是病理图像分析技术的重要步骤,也是提高病理图像自动化分析准确性的主要瓶颈之一,原因在于病理切片制作存在染色分层不均、细胞核粘连或重叠等问题.为了提高细胞核检测的准确度,定义了一种基于多曲率轮廓的细胞核自动检测模型,通过多曲率方向能量滤波器提取细胞核轮廓信息.特征检测器基于boosting算法,利用不同曲率和方向轮廓特征的完备集合产生像素软分类器,获得像素的前景背景置信度和概率.最后利用均值漂移算法得到细胞核中心位置及其置信度.实验结果表明,该算法与其他细胞核检测算法相比,在生物组织结构变异、不均匀光照或染色条件下,以及细胞核粘连或部分重叠等情况下,有着较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翼	华中科技大学文华学院电子与信息工程系	18	260	8.0	16.0
2	庞宝川	华中科技大学电子与信息工程系	5	2	1.0	1.0