生物医学工程学杂志
生物醫學工程學雜誌
생물의학공정학잡지
2007年
6期
1250-1255
,共6页
模式识别%白细胞%自动识别
模式識彆%白細胞%自動識彆
모식식별%백세포%자동식별
我们所用的图像分割方法是在对图像距离变换的基础上,综合区域和边界方法,充分利用图像中包含的信息,实现白细胞图像的分割.根据细胞的形状、纹理、颜色等的特点选取并测定22个特征值,用统计分类的方法设计分类器.通过对560幅图像共831个细胞的测试表明,此系统的识别正确率为96%,经临床专家评估,本系统运用模式识别技术对外周血中的白细胞图像实现自动识别,具有较好的实用价值.
我們所用的圖像分割方法是在對圖像距離變換的基礎上,綜閤區域和邊界方法,充分利用圖像中包含的信息,實現白細胞圖像的分割.根據細胞的形狀、紋理、顏色等的特點選取併測定22箇特徵值,用統計分類的方法設計分類器.通過對560幅圖像共831箇細胞的測試錶明,此繫統的識彆正確率為96%,經臨床專傢評估,本繫統運用模式識彆技術對外週血中的白細胞圖像實現自動識彆,具有較好的實用價值.
아문소용적도상분할방법시재대도상거리변환적기출상,종합구역화변계방법,충분이용도상중포함적신식,실현백세포도상적분할.근거세포적형상、문리、안색등적특점선취병측정22개특정치,용통계분류적방법설계분류기.통과대560폭도상공831개세포적측시표명,차계통적식별정학솔위96%,경림상전가평고,본계통운용모식식별기술대외주혈중적백세포도상실현자동식별,구유교호적실용개치.
