北京生物医学工程

白细胞自动分类中的特征提取和分析 _

作者：杨晓敏; 罗立民;

单位：东南大学生物科学与医学工程系;

关键词：白细胞分类; 图象处理; 特征提取; 纹理分析;

分类号：

出版年·卷·期（页码）：1992·1·4（214-220）

摘要：

应用统计模式识别的方法对细胞图象进行计算机自动识别时,细胞特征的提取与选用是很重要的一环.我们在所建的白细胞自动分类LEUK分析系统上,对每个细胞提取了不同性质的三类共35个特征,包括7个形态参数、12个光密度参数和16个纹理参数.运用这三类对1200余六类白细胞样品进行了自动分类测试.实验结果表明:综合选用这三类特征比仅选用其中的一类或两类特征的效果好.若仅使用形态和光密度特征,总体识别率达80%左右,其主要误识率来自于颗粒细胞的分类;而纹理特征的引入使系统的总体识别率提高了十个百分点.本文重点介绍这三类特征,并就其在白细胞自动识别分类中的作用作一初步分析.

参考文献：

中国期刊全文数据库共找到 1 条

[1]	罗立民,杨晓敏. 白细胞图像的计算机自动分割——白细胞的自动分类研究[J]. 北京生物医学工程, 1991,(04) .

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