白血病細胞的特征選擇方法研究.pdf

1、白血病是一種目前致病機理尚不明確的血液類疾病，嚴重危害患者生命健康。隨著計算機軟硬件技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，圖像處理以及模式識別等先進技術已經(jīng)被廣泛應用于醫(yī)療機構，并為臨床診斷提供了更具有科學性和標準化的依據(jù)。運用計算機模式識別技術識別血細胞圖像，是醫(yī)學圖像領域應用的一個重要研究課題，在血細胞識別過程中，細胞的特征選擇是至關重要的一環(huán)。本文基于某醫(yī)學院提供的彩色白血病顯微圖像，對經(jīng)過圖像預處理和分割的細胞圖片的特征進行全面的分析和選擇。本

2、文做的主要工作如下：
　　 首先，在臨床醫(yī)學鑒定區(qū)分白血病細胞的基礎上，總結出各類白血病細胞臨床醫(yī)學特征，提出較全面的白血病細胞的可區(qū)分特征。
　　 其次，依據(jù)白血病細胞的可區(qū)分特征，對白血病細胞進行特征分析。全面的選取了白血病細胞的形態(tài)特征、顏色特征和紋理特征三大類共35特征，并指出各類特征的意義。然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來驗證所選取特征的有效性，取得較好的識別效果。
　　 最后，由于白血病細胞的特征數(shù)目很多，考慮到

3、對分類的貢獻大小，對所得到的特征進行選擇降維。提出一種改進的ReliefF算法，該算法在樣本選擇時能均勻的覆蓋所有的原始樣本集，同時用同類最遠樣本取代近鄰樣本，能使可區(qū)分性好的特征權重得到累加。由于ReliefF算法不能除去冗余，而Mitra算法對剔除冗余特征的效果十分顯著，提出一種基于改進ReliefF算法和Mitra算法相結合的組合特征選擇算法，先用改進的ReliefF算法對特征集進行選取，然后用Mitra算法剔除其冗余，從而得到比