换一批基于双层信息融合的乳腺切片癌细胞识别
Recognition of Breast Section Cancer Cells Based on Double-Layer Information Fusion
摘要组织切片图像在癌症诊断中具有重要意义,目前已经被广泛应用于临床医学工作以及科学研究中.传统的采用组织切片技术的癌症诊断主要依靠病理医生的个人经验,导致分析过程耗时耗力,且得到的诊断结果容易带有主观偏向性.本文提出一种基于计算机模式识别技术的乳腺切片癌细胞识别方法,该方法可有效融合乳腺细胞切片图像的多种特征信息和多分类器的决策结果信息,从而实现对乳腺癌细胞和正常细胞的自动分类识别.
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关键词
癌细胞识别特征层信息融合决策层信息融合计算机辅助诊断人工智能cancer cell recognitionfeature fusionclassifier fusioncomputer aided diagnosisartificial intelligence
医学主题词
细胞(Cells)癌(Carcinoma)决策(Decision Making)诊断, 计算机辅助(Diagnosis, Computer-Assisted)人工智能(Artificial Intelligence)
分类号
R445（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.2018.01.005
发布时间
2018-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2016YFC0103500）
国家自然科学基金（61702092）
国家自然科学基金（61672150）
中央高校基本科研业务费专项（2412017QD029）
吉林省省校共建（SXGJXX2017-5）
吉林大学高层次科技创新团队建设项目（2017TD-27）
中国博士后科学基金（2017M621193）
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