This paper presents a method of cervical cancer lesion analysis based on cell image recognition. By combining the pixel-level features with the super-pixel-level features with some meaningful features, the hierarchical features are obtained. Then, the hierarchical features are used to train random forests for cell segmentation, which is better. Describes the local intricate microstructure, improves the recognition performance; automatic image analysis from the cell level can more accurately locate the focus of cervical cancer, so as to carry out targeted treatment, with a high degree of automation.
【技术实现步骤摘要】
基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法
本专利技术涉及图像识别领域,尤其涉及一种基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法。
技术介绍
中国3亿妇女需定期做宫颈癌检查,目前20%的人群覆盖率尚未达到,与宫颈癌防治要求达到80%的人群覆盖率的目标差距尚远。目前,中国缺乏细胞病理医生,自动化、云诊断可解决中国缺少病理专家的难题,为宫颈癌检查提供精准、客观的诊断报告。近年来,基于监督学习的机器学习方法越来越多的被用于宫颈癌病灶的分析中,并取得了较好的识别效果。这一方法主要分两大步骤:特征提取和模式识别,其中特征提取的好坏,将最终影响模式识别系统的识别性能。现有技术基于监督学习方法识别宫颈癌病灶时,在特征提取阶段往往只考虑单个像素点信息,或者在考虑上下文信息时,只是简单采用一个固定大小和形状的方形窗,不能充分描述局部复杂多变的微观结构,大大降低了识别率。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术提出了一种精准的基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法。本专利技术的技术方案是这样实现的:本专利技术提供了一种基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其包括以下步骤,S1,对宫颈癌病灶细胞图像进行图像增强;S2,基于超像素的典型样本点选择;S3,提取像素级特征、超像素级特征和层次级特征;S4,基于步骤S3中提取的特征进行分类,并输出分析结果。在以上技术方案的基础上,优选的,步骤S1中,运用直方图均衡化和高斯滤波技术进行图像增强;通过综合局部邻近像素点的颜色信息和位置信息,将整幅图像分成一个个形状、大小相对均一的超像素;通过输入预期超像素的个数将整幅图像过分割为指定分割粒度的超像素。在以上技术方案 ...
【技术保护点】
1.一种基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:其包括以下步骤,S1,对宫颈癌病灶细胞图像进行图像增强;S2,基于超像素的典型样本点选择;S3,提取像素级特征、超像素级特征和层次级特征;S4,基于步骤S3中提取的特征进行分类,并输出分析结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:其包括以下步骤,S1,对宫颈癌病灶细胞图像进行图像增强;S2,基于超像素的典型样本点选择;S3,提取像素级特征、超像素级特征和层次级特征;S4,基于步骤S3中提取的特征进行分类,并输出分析结果。2.如权利要求1所述的基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:步骤S1中,运用直方图均衡化和高斯滤波技术进行图像增强;通过综合局部邻近像素点的颜色信息和位置信息,将整幅图像分成一个个形状、大小相对均一的超像素;通过输入预期超像素的个数将整幅图像过分割为指定分割粒度的超像素。3.如权利要求1所述的基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:所述步骤S2中,在每一超像素内随机选择三个样本点来代表该超像素内的全部样本点。4.如权利要求1所述的基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:步骤S3中,针对每一个样本点,提取56维特征,其中包括28维的像素级特征,28维的超像素级特征。5.如权利要求4所述的基于细胞图像识别的宫颈癌病灶分析方法,其特征在于:步骤S3中提取的28维的像素级特征包括:5维的...
【专利技术属性】
技术研发人员:庞宝川,孙小蓉,汪键,曹得华,
申请(专利权)人:武汉兰丁医学高科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北,42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。