宫颈细胞图像的特征提取与识别研究

人工智能 其他 案例ID：160933
刘艳红
4 年经验· 上海飞乐音响股份有限公司
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案例介绍

宫颈涂片的检查是诊断宫颈癌的最有效手段之一,而传统的宫颈细胞识别系统存在很大的局限,例如假阴性率和假阳性率过高.本文为了提高宫颈细胞涂片诊断的效率和准确率,首先提取宫颈细胞的形态特征和极径灰度中值,然后采用 AdaBoost-SVM多特征融合分类器进行分类.实验研究结果表明:通过特征提取方法与 AdaBoost-SVM多特征融合分类器结合,明显提高了宫颈细胞涂片筛查的效率和准确率,降低了宫颈癌的误诊率.

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宫颈细胞图像的特征提取与识别研究

人工智能 · 其他 案例ID：160933
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作者： 刘艳红 - 4年经验- 上海飞乐音响股份有限公司

案例介绍

宫颈涂片的检查是诊断宫颈癌的最有效手段之一,而传统的宫颈细胞识别系统存在很大的局限,例如假阴性率和假阳性率过高.本文为了提高宫颈细胞涂片诊断的效率和准确率,首先提取宫颈细胞的形态特征和极径灰度中值,然后采用 AdaBoost-SVM多特征融合分类器进行分类.实验研究结果表明:通过特征提取方法与 AdaBoost-SVM多特征融合分类器结合,明显提高了宫颈细胞涂片筛查的效率和准确率,降低了宫颈癌的误诊率.

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