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基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割
被引量:
11
1
作者
廖苗
赵于前
+3 位作者
曾业战
黄忠朝
张丙奎
邹北骥
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期722-728,共7页
提出细胞显微图像的自动分割方法,重点解决重叠细胞之间的分割难题.对原始图像进行二值化,提取每个连通区域的多个形状特征并应用支持向量机(SVM)进行测试,区分单个与重叠细胞.运用瓶颈检测寻找分离点对分割重叠细胞.基于细胞的椭圆或...
提出细胞显微图像的自动分割方法,重点解决重叠细胞之间的分割难题.对原始图像进行二值化,提取每个连通区域的多个形状特征并应用支持向量机(SVM)进行测试,区分单个与重叠细胞.运用瓶颈检测寻找分离点对分割重叠细胞.基于细胞的椭圆或圆形结构,对分割后的边缘,应用改进的椭圆拟合法进行修正,修正后的细胞区域能够有效地反映重叠在一起的细胞的真实形状.对新生成的封闭区域进行循环检测,直至所有重叠细胞分割完毕.实验结果表明,相较于多种现有的细胞分割方法,采用该算法能够更有效地抑制过分割和欠分割,分割准确率、敏感度和特异度高.
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关键词
图像分割
模式识别
支持向量机(SVM)
椭圆拟合
瓶颈检测
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职称材料
基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测
被引量:
2
2
作者
王娟
黄忠朝
刘正春
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期177-181,共5页
针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的...
针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的缺点,强调交替水平的重要性,即增强TWA功率谱上0.5cpb处的幅值,实现对TWA的有效分析.研究结果表明:该方法对T波交替数据库中30个人工合成并含有TWA的数据的检出准确率达93.33%,高于传统谱分析方法的TWA阳性检测率,能够提高交替比率.TWA检测率明显高于phys-ionet网站中2008年挑战(TWA检测和定量分析)得分第一的算法实验结果(66.67%),说明该方法具有更强的TWA识别能力.
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关键词
T波交替(TWA)
奇异值分解(SVD)
谱分析
心脏性猝死
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职称材料
题名
基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割
被引量:
11
1
作者
廖苗
赵于前
曾业战
黄忠朝
张丙奎
邹北骥
机构
中南大学
信息科学与
工程
学院
湖南科技
大学
计算机科学与
工程
学院
中南大学生物医学工程研究所
胜利石油管理局滨南医院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期722-728,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379107
61172184
+9 种基金
61174210
61402539)
教育部"新世纪优秀人才支持计划"资助项目(NCET-13-0603)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130162110016)
湖南省科技基本建设项目(20131199)
湖南省科技计划资助项目(2015RS4008)
湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ4061
2017JJ3091)
中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014ZZTS053)
湖南省研究生科研创新资助项目(CX2014B052)
文摘
提出细胞显微图像的自动分割方法,重点解决重叠细胞之间的分割难题.对原始图像进行二值化,提取每个连通区域的多个形状特征并应用支持向量机(SVM)进行测试,区分单个与重叠细胞.运用瓶颈检测寻找分离点对分割重叠细胞.基于细胞的椭圆或圆形结构,对分割后的边缘,应用改进的椭圆拟合法进行修正,修正后的细胞区域能够有效地反映重叠在一起的细胞的真实形状.对新生成的封闭区域进行循环检测,直至所有重叠细胞分割完毕.实验结果表明,相较于多种现有的细胞分割方法,采用该算法能够更有效地抑制过分割和欠分割,分割准确率、敏感度和特异度高.
关键词
图像分割
模式识别
支持向量机(SVM)
椭圆拟合
瓶颈检测
Keywords
image segmentation
pattern recognition
support vector machine(SVM)
ellipse fitting
bottleneck detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测
被引量:
2
2
作者
王娟
黄忠朝
刘正春
机构
中南大学生物医学工程研究所
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期177-181,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60801019)
教育部高校博士点新教师基金资助项目(200805331085)
文摘
针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的缺点,强调交替水平的重要性,即增强TWA功率谱上0.5cpb处的幅值,实现对TWA的有效分析.研究结果表明:该方法对T波交替数据库中30个人工合成并含有TWA的数据的检出准确率达93.33%,高于传统谱分析方法的TWA阳性检测率,能够提高交替比率.TWA检测率明显高于phys-ionet网站中2008年挑战(TWA检测和定量分析)得分第一的算法实验结果(66.67%),说明该方法具有更强的TWA识别能力.
关键词
T波交替(TWA)
奇异值分解(SVD)
谱分析
心脏性猝死
Keywords
T-wave alternans(TWA)
singular value decomposition(SVD)
spectral analysis
sudden cardiac death
分类号
R318.6 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割
廖苗
赵于前
曾业战
黄忠朝
张丙奎
邹北骥
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测
王娟
黄忠朝
刘正春
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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