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一种新的组织病理图像阳性细胞轮廓检测方法
1
作者
杨寸月
朱敏
+1 位作者
何小玲
易宗锐
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S1期150-155,共6页
组织病理图像中阳性细胞比例的检测对癌症和肿瘤的定性和定级起决定作用。提出一种用于细胞准确计数的新的轮廓检测方法,针对组织病理图像色彩纹理复杂、细胞边界模糊等特点,结合通道提取和图像二值化方法实现阳性细胞的准确分离,并在C...
组织病理图像中阳性细胞比例的检测对癌症和肿瘤的定性和定级起决定作用。提出一种用于细胞准确计数的新的轮廓检测方法,针对组织病理图像色彩纹理复杂、细胞边界模糊等特点,结合通道提取和图像二值化方法实现阳性细胞的准确分离,并在CV模型基础上完成对细胞的轮廓提取。实验表明,该方法有效解决了传统方法无法处理的弱边缘问题,在保持算法性能的前提下,可自动分离组织病理图像中的阳性细胞并检测其轮廓。
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关键词
组织病理图像
阳性细胞分离
轮廓检测
CV模型
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职称材料
题名
一种新的组织病理图像阳性细胞轮廓检测方法
1
作者
杨寸月
朱敏
何小玲
易宗锐
机构
四川大学计算机学院
喀什师范学院物理系
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S1期150-155,共6页
文摘
组织病理图像中阳性细胞比例的检测对癌症和肿瘤的定性和定级起决定作用。提出一种用于细胞准确计数的新的轮廓检测方法,针对组织病理图像色彩纹理复杂、细胞边界模糊等特点,结合通道提取和图像二值化方法实现阳性细胞的准确分离,并在CV模型基础上完成对细胞的轮廓提取。实验表明,该方法有效解决了传统方法无法处理的弱边缘问题,在保持算法性能的前提下,可自动分离组织病理图像中的阳性细胞并检测其轮廓。
关键词
组织病理图像
阳性细胞分离
轮廓检测
CV模型
Keywords
histopathology image
positive cells separation
contour detection
CV model
分类号
TB-55 [一般工业技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的组织病理图像阳性细胞轮廓检测方法
杨寸月
朱敏
何小玲
易宗锐
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
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