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如何进行改进形态特征的体细胞分类识别

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.75 MB | 2018-11-22

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  牛乳体细胞是牛乳质量评价和乳腺炎诊断的一项重要指标。为了解决牛乳体细胞检查中存在的一些问题,提高乳腺炎诊断的效率核准确率,运用图像特征提取和分类识别技术,对四类牛乳体细胞进行分类识别研究。本文提出基于改进形态特征的体细胞分类识别,首先选取了8类形态特征和4类纹理特征,同时改进了圆形度、矩形度表达公式。最后将特征集输入到随机森林分类器中进行特征匹配。实验证明,改进后的圆形度、矩形度表达式提高了分类的准确率。

 

  随着计算机技术的不断发展,图像处理在生物学和医学领域中得到了广泛地应用,在人体癌细胞、人体白细胞的分类识别中都的得到了较好的效果。从灰度共生矩阵中提取出纹理特征,并结合形态特征,该方法对淋巴细胞和中心粒细胞分类效果不佳。对12 类红细胞进行识别,只提取了5 类形态特征和2 类纹理特征,对其部分红细胞分类效果不佳。本文提出了基于改进形态特征的牛乳体细胞分类识别算法,首先用K-means 聚类算法将巨噬细胞、淋巴细胞、上皮细胞、中性粒细胞的细胞从背景中分割出来,并提取其形态特征、纹理特征,根据四类细胞之间的外形区别,改进了圆形度、矩形度表达式,实验结果表明,改进后的圆形度、矩形度表达式有效的提高分类识别率;运用随机森林分类器也能得到较为理想的分类结果。
 

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