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多特征融合的乳腺癌组织病理学图像识别的方法

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乳腺癌是全球女性常见的癌症类型之一,严重影响了女性的健康,乳腺癌组织病理学图像的识别已成为医学图像处理领域的研究热点.针对Bioimaging 2015数据集进行乳腺癌组织病理学图像的识别研究,将该数据集分为癌类与非癌类2种.实验提取了乳腺癌组织病理学图像染色分离后4个方向上的灰度共生矩阵特征、小波特征及Tamura纹理特征,并根据颜色自动相关图提取了原始图像的颜色特征,同时也提取了染色分离前水平方向上的灰度共生矩阵特征作为纹理信息的补充,最后将提取到的特征进行融合,并输入到支持向量机分类器中,以实现乳腺癌组织病理学图像的识别,识别准确率达到了83.33％.
Breast cancer histopathological image recognition based on multi-feature fusion

乔世昌、胡红萍、郝岩、白艳萍

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中北大学 理学院,太原 030051

中北大学 信息与通信工程学院,太原 030051

乳腺癌组织病理学图像 灰度共生矩阵 颜色自动相关图

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2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.02.018

重庆理工大学学报
重庆理工大学

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CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(2)
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