基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法

摘要：

针对卵巢癌细胞形态特征多变,细胞图像背景复杂,分类识别困难等问题,提出一种基于HSV分量联合Hes-sian矩阵的细胞检测算法对卵巢癌细胞进行分类识别.首先基于HSV分量图像进行特征分析,提取S分量去除噪声干扰,然后利用Hessian矩阵实现图像增强,结合自适应迭代阈值算法完成图像分割,最后根据形态学方法和canny算子实现卵巢癌细胞轮廓特征提取,对细胞进行分类识别.经实验证明,该算法可有效提取卵巢癌细胞轮廓并进行分类识别,从而辅助医生对卵巢是否癌变进行诊断.

关键词：卵巢癌、Hessian矩阵、图像增强、图像分割、阈值分割、canny算子

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：胃腺癌细胞显微图像分类识别技术应用研究项目LKZ201104

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：476-480,553