CAJ | 학술논문

为了准确有效地解决骨髓细胞的计算机识别分类问题,提出一种基于灰度阈值和彩色空间的骨髓细胞识别分类算法.该算法基于计算机图像处理技术,采用平滑、去噪等一系列的预处理得到平滑的骨髓细胞图像,通过对细胞图像的HSI颜色空间的分析,应用H通道和S通道的阈值分割方法分别将红细胞,白细胞的细胞核和细胞浆分割出来,并对有核细胞的胞核和胞浆提取形态特征和彩色光密度特征作为特征矢量,利用BP神经网络实现对骨髓细胞的分类识别.将该算法应用于临床采集到的150例骨髓细胞图像中,实验结果表明,该算法能较好地分类识别出各类骨髓细胞,具有较高的分类识别准确率.
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