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题名用于医疗诊断的一种新型轮廓提取算法
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作者
赵丽
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机构
河南工业贸易职业学院
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出处
《信息技术与标准化》
2022年第4期25-30,共6页
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基金
2022年度河南工业贸易职业学院课题“基于深度学习和图像处理的癌细胞图像识别算法研究”,编号:2022JKY018。
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文摘
在辅助医学诊疗方面,机器学习方法由于操作简单、识别准确率高而被广泛应用在医学细胞图像识别中。细胞图像处理的关键是细胞边缘的提取,而细胞图像中存在重叠、细小颗粒杂质的复杂现象,因此选择一个合适的轮廓提取算法十分必要。提出了一种新型的轮廓提取算法,该轮廓提取方法可以获得细胞的精确轮廓,从而更有利于细胞的边缘提取。并在公开的数据集中进行了仿真比较,通过观察正确率、灵敏度、特异度、阳性预测率和阴性预测率等5个评价指标,发现该算法得到了较高的准确率,从而有效降低了人工识别的难度,对于人工智能识别医疗细胞具有较为重要的推广意义。
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关键词
活动轮廓模型
自适应梯度矢量流
PSO-SVM
细胞轮廓提取
医疗诊断
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Keywords
active contour model
adaptive gradient vector flow
PSO-SVM
cell contour extraction
medical diagnosis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R319
[医药卫生—基础医学]
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