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《福州大学》 2006年
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基于纹理特征空间的淋巴组织病理图像协同分类研究

张丽熙  
【摘要】:淋巴组织病理图像极为复杂,不同类型淋巴组织病理图像视觉差异不大,仅靠传统的肉眼观察和主观判断很难立刻做出正确的诊断。因此可借助计算机技术,对病理图像进行分析、计算,得到相关的数据,辅助医师,为病理诊断提供更客观的信息。 本文的研究目的就是如何构造快速,正确率高的淋巴组织病理图像分类器,协助病理专家进行医学诊断。针对传统的病理图像识别存在的缺陷,本文采用协同模式识别与特征选取相结合的方法对淋巴组织病理图像进行模式分类。本文所处理的淋巴组织病理图像是100镜倍下摄取的图片,各类图像的差异主要表现在纹理上,因此本文先提取图像的纹理特征向量,然后再进行特征自动选择,最后再用特征向量替代灰度向量进入协同模式识别系统进行分类。主要研究内容及成果如下: 首先,根据该图像的纹理特点,本文采用纹理谱方法,小波变换后的LAWS纹理能量提取方法,付利叶变换能量提取等多种方法相结合的方式,从多角度提取淋巴组织病理图像的纹理信息。其次在纹理特征提取的基础上,进一步采用粗糙集理论属性约简的方法进行特征选择,为后续图像分类提供尽可能少的特征子集。同时本文又使用主客观相结合的方法对各纹理分量进行权重设置。 然后,本文研究了协同模式识别算法,并针对其若干关键技术存在的问题,给出了解决方法。在原型选择方面,本文分析了传统原型选择存在的缺陷,提出了基于粗糙集等价类的原型选择算法; 在注意参数设置方面,针对传统注意参数设置存在的问题,给出了基于图像相似度的设置方法。 在上述分析基础上,本文提出了基于纹理特征空间的淋巴组织病理图像协同模式分类,即以纹理特征替代传统的灰度特征,进入协同神经网络,对淋巴组织病理图像进行模式识别。并对二者结合存在的若干问题,给出解决方案,包括数据预处理,序参量计算等。最后,通过实验证明该方法的有效性,且获得了较高的分类精度。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

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