换一批基于纹理特征与条件随机场的宫颈癌病理图像分类研究
Classification of Cervical Cancer Pathological Images Based on Texture Features and Conditional Random Field
摘要目的 使用条件随机场提高宫颈癌病理图像的分类准确率,用以解决传统人工诊断因受主观因素影响过大而造成的判断准确率低的问题.方法 首先,对图像进行了灰度化及网格化的预处理;其次,提取了灰度共生矩阵特征以表征宫颈癌组织病理学图像块;接着,为条件随机场的一元势和二元势选择有效的特征向量组合作为其纹理特征;最后,使用产生的势,通过设计的条件随机场模型预测最终的图像级分类结果.结果 该方法在通过免疫组化染色的宫颈癌组织病理学图像样本上获得82%的准确率.结论 显示出较好的分类准确率,说明计算机辅助诊断可以广泛应用于组织病理学图像的分类与诊断,并且该方法可以显著减轻医生负担、提高医生的工作效率以及判断的准确率.
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分类号
R737.33（泌尿生殖器肿瘤）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.2021.08.011
发布时间
2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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