显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度识别方法

• 作者: 吕岳 周梅 孙力 李庆利 王健生 胡孟晗 褚君浩
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 肿瘤浅表扩散深度 机器学习 显微高光谱成像
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 749-759
• 页数: 11页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2020.06.013

摘要

研究了基于显微高光谱图像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度检测方法.首先使用核最小噪声分割、形态滤波和边缘检测实现颗粒层的分割,然后使用基于特征谱监督的最小二乘支持向量机实现恶性黑色素细胞的检测,最后定量化计算了皮肤黑色素瘤的扩散深度.实验结果表明,可以为皮肤黑色素瘤的浅表扩散提供定量化的参考指标,有利于皮肤黑色素瘤的病理诊断.