基于分水岭及半监督最小误差重构的荧光微球分割及分类方法

• 作者: 李政英 段宇乐 石光耀 金莹莹 黄鸿
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 生物光学 半监督分类 误差重构 分水岭 特征提取 荧光微球
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: “生物医学光子学新技术及进展”专题(Ⅱ)
• 页码范围: 130-136
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201845.0307013

摘要

针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题,提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧光微球图像分割及分类方法.采用改进分水岭方法对荧光微球图像进行分割,有效分离粘连,得到独立的荧光微球对象;对微球对象的色调(H)、饱和度(S)、明度(V)即HSV颜色空间进行非均匀量化,去除冗余信息,提取鉴别特征;采用半监督误差重构分类器实现荧光微球分类.将本文方法与线性鉴别分析分类器(LDA)、随机森林分类(RFC)、稀疏表示分类器(SRC)、K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类方法进行比较.实验结果显示,针对每类样本随机选取2,4,6,8个有类别标记的样本时,本文方法的总体分类精度比其他算法高3.5％～14.3％,该算法在类别标记样本量较少的情况下,能够有效提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄鸿		73	422	11.0	15.0
2	金莹莹		2	2	1.0	1.0
3	李政英		5	5	1.0	2.0
4	段宇乐		4	9	1.0	3.0
5	石光耀		10	14	2.0	3.0