浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2015年
1期
110-114
,共5页
肠癌%模糊C均值%灰度行程长度%辅助诊断%支持向量机
腸癌%模糊C均值%灰度行程長度%輔助診斷%支持嚮量機
장암%모호C균치%회도행정장도%보조진단%지지향량궤
colorectal cancer%FCM%GLRLM%computer-aided diagnosis%SVM
传统的肠癌病理诊断都由病理医生完成,随着图像处理技术的发展,为满足医学病理图像辅助诊断的需要,提出用灰度行程纹理特征(GLRLM)来识别大肠病变切片.考虑到传统的灰度行程长度纹理特征预处理方式未充分利用图像彩色信息和病理图像的组织学信息,提出将模糊C均值应用于大肠彩色病理图像的预处理,然后提取图像的行程长度纹理特征,最后利用支持向量机分类.通过与灰度共生矩阵纹理特征对比,行程长度纹理特征和改进的行程长度纹理特征具有更高的分类准确率.同时用SVM分类器与BP神经网络、最近邻分类器对比,根据实验结果得出SVM分类器更适合小样本肠癌病理图像的分类.
傳統的腸癌病理診斷都由病理醫生完成,隨著圖像處理技術的髮展,為滿足醫學病理圖像輔助診斷的需要,提齣用灰度行程紋理特徵(GLRLM)來識彆大腸病變切片.攷慮到傳統的灰度行程長度紋理特徵預處理方式未充分利用圖像綵色信息和病理圖像的組織學信息,提齣將模糊C均值應用于大腸綵色病理圖像的預處理,然後提取圖像的行程長度紋理特徵,最後利用支持嚮量機分類.通過與灰度共生矩陣紋理特徵對比,行程長度紋理特徵和改進的行程長度紋理特徵具有更高的分類準確率.同時用SVM分類器與BP神經網絡、最近鄰分類器對比,根據實驗結果得齣SVM分類器更適閤小樣本腸癌病理圖像的分類.
전통적장암병리진단도유병리의생완성,수착도상처리기술적발전,위만족의학병리도상보조진단적수요,제출용회도행정문리특정(GLRLM)래식별대장병변절편.고필도전통적회도행정장도문리특정예처리방식미충분이용도상채색신식화병리도상적조직학신식,제출장모호C균치응용우대장채색병리도상적예처리,연후제취도상적행정장도문리특정,최후이용지지향량궤분류.통과여회도공생구진문리특정대비,행정장도문리특정화개진적행정장도문리특정구유경고적분류준학솔.동시용SVM분류기여BP신경망락、최근린분류기대비,근거실험결과득출SVM분류기경괄합소양본장암병리도상적분류.
