10.3969/j.issn.1672-9722.2022.03.005
基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法
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.
卵巢癌、Hessian矩阵、图像增强、图像分割、阈值分割、canny算子
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
胃腺癌细胞显微图像分类识别技术应用研究项目LKZ201104
2022-04-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
476-480,553