多特征整合的宫颈细胞图像特征提取与识别方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种多特征整合的宫颈细胞图像特征提取与识别方法及宫颈细胞特征识别装置,多特征整合的宫颈细胞图像特征提取与识别方法，包括如下步骤：对宫颈细胞图像进行二维经验模态分解；进行二维傅里叶变换，开展幅频和相频特性分析以得到幅频特性和相频特性；作奇异值分解，获得奇异值分解后的特征值；将获得的所述奇异值分解后的特征值构成宫颈细胞图像特征向量；依据最小欧氏距离检索方法对宫颈细胞测试样本图像的特征向量与细胞特征数据库中的基准训练细胞图像特征进行相似性比较以进行测试细胞图像分类识别。本发明专利技术可以充分提取宫颈细胞图像特征，提高识别精度，而且便于自动识别分类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学细胞图像处理领域，具体设及一种多特征整合的宫颈细胞图像特 征提取与识别方法及宫颈细胞特征识别装置。
技术介绍
宫颈癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一。宫颈癌从早期到晚期一般需要8-10年， 而且没有显著的症状。因此，宫颈癌的早期诊断对于及时发现宫颈癌早期病变，将宫颈癌消 灭在萌芽状态从而挽救女性患者的生命具有重要的意义。在宫颈癌的筛查方法中，宫颈细 胞学筛查方法被认为是预防宫颈癌最有效的手段之一。宫颈细胞诊断技术已经成为女性宫 颈癌临床诊断、病理分析W及治疗的重要辅助技术。临床已经证实每年检查一次宫颈癌恶 化致死率可W降低92%。人工宫颈细胞学检查是一项单调乏味、耗时、易出错的工作。随着 计算机和医疗技术的不断发展，对宫颈细胞检测提出了新的要求一一 '陕速化、高精度、智能 化。因此，开发一种计算机辅助自动宫颈细胞筛选与诊断系统十分重要，有助于帮助女性患 者预防宫颈癌的发生。 目前的宫颈细胞图像特征提取方法是仅在细胞图像的空间域中提取其特征，该类 方法造成了部分宫颈细胞图像信息的丢失W及宫颈细胞图像特征提取的不充分，导致识别 精度低，且不利于实现对宫颈细胞图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多特征整合的宫颈细胞图像特征提取与识别方法，包括如下步骤：S100：对宫颈细胞图像进行二维经验模态分解，得到1个残差分量和频率由高到低依次递减的前K个二维本征模态函数分量IMF；S200：对步骤S100中获得到的所述K个二维本征模态函数分量IMF和所述1个残差分量进行二维傅里叶变换，开展幅频和相频特性分析以得到幅频特性和相频特性；S300：对步骤S200中获得到的所述幅频特性、所述相频特性以及步骤S100中获得的所述K个二维本征模态函数分量及所述1个残差值分量作奇异值分解，获得奇异值分解后的特征值；S400：将获得的所述奇异值分解后的特征值构成宫颈细胞图像特征向量；S500：依据最小欧氏距...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦，罗晓曙，刘艳红，
申请(专利权)人：广西师范大学，
类型：发明
国别省市：广西;45