低倍率镜检图像无标记红白细胞识别方法研究

• 作者: 刘慧 司淼淼 姜小明 李章勇 王伟 陈芙蕖
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 低倍率 红白细胞 图像分割 特征提取 支持向量机(SVM)识别
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 578-584
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2019.04.020

摘要

针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法.该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或运算和形态学处理完成初步分割,针对粘连细胞,采用基于迭代腐蚀的标记分水岭方法再次分割,通过多种方法互补完成红白细胞的分割.根据红白细胞在形态、快速傅里叶变化(fast Fourier transform,FFT)以及Canny边缘检测图像的差别,提取周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和和闭合比值6个相关特征组成特征向量用于训练支持向量机分类器.实验结果表明,在低倍率镜检图像无标记红白细胞准确分割前提下,基于6个相关特征的低维特征向量识别可以显著提高识别率,而且识别效果相对稳定,不易受红白细胞异型情况影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李章勇	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	106	582	14.0	18.0
2	王伟	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	61	272	9.0	14.0
3	姜小明	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	6	2	1.0	1.0
4	司淼淼	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	3	1	1.0	1.0
5	陈芙蕖	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	1	1	1.0	1.0
6	刘慧	重庆邮电大学生物医学工程研究中心	1	1	1.0	1.0