利用支持向量機對癌細胞識別的研究.pdf

1、癌細胞識別是近來數(shù)字圖像處理和模式識別領(lǐng)域里的一個研究熱點，細胞的特征提取以及基于特征的細胞分類是癌細胞識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機是在小樣本學習情況下模式識別的強有利工具，本文利用支持向量機的卓越分類性能，對癌細胞彩色圖像進行分割，從而提取出單細胞和多細胞的特征，在此基礎(chǔ)上利用支持向量機對細胞進行了分類研究。 為計算與分析癌細胞彩色圖像的各特征，首先要對圖像進行分割，由于處理的圖像為彩色圖像，直接對彩色圖像

2、處理可簡化處理過程，提高特征提取的效率，本文使用多分類支持向量機對單細胞彩色圖像進行三域分割，用二分類支持向量機對細胞團彩色圖像進行二域分割，經(jīng)過對實驗結(jié)果的分析與評價，獲得了最佳支持向量機分割模型。 根據(jù)病變細胞的特點，單個正常間皮細胞和腺癌細胞在色彩和形狀上有所不同，本文分別從色彩和形狀上給出了單個細胞的區(qū)分特征，并給出了具體的算法提取出相應(yīng)的單細胞特征。基于以上提取的特征，利用支持向量機的分類功能對單細胞進行分類，從而有效