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基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法

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针对卵巢癌细胞形态特征多变,细胞图像背景复杂,分类识别困难等问题,提出一种基于HSV分量联合Hes-sian矩阵的细胞检测算法对卵巢癌细胞进行分类识别.首先基于HSV分量图像进行特征分析,提取S分量去除噪声干扰,然后利用Hessian矩阵实现图像增强,结合自适应迭代阈值算法完成图像分割,最后根据形态学方法和canny算子实现卵巢癌细胞轮廓特征提取,对细胞进行分类识别.经实验证明,该算法可有效提取卵巢癌细胞轮廓并进行分类识别,从而辅助医生对卵巢是否癌变进行诊断.
Ovarian Cancer Cell Detection Algorithm Based on HSV Component Combined with Hessian Matrix

邹礼萍、罗红、李永彬

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遵义医科大学医学信息工程学院 遵义 563000

贵州大学机械工程学院 贵阳 550025

卵巢癌 Hessian矩阵 图像增强 图像分割 阈值分割 canny算子

胃腺癌细胞显微图像分类识别技术应用研究项目

黔科合J字LKZ[2011]04号

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.03.005

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(3)
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