基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法
邹礼萍1
罗红2
李永彬2
1.遵义医科大学医学信息工程学院 遵义 5630002.贵州大学机械工程学院 贵阳 550025
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
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(LKZ(2011)04)
论文发表日期：2022-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 476-480,553 )
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