【摘 要】
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针对因红细胞重叠以及细胞试剂里含有杂质而造成红细胞识别不准确的问题,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)与改进分水岭算法的红细胞识别算法.算法首先提取原始图像的二值化图像中每个连通区域的形状特征;利用SVM识别单个连通区域与重叠连通区域;利用改进分水岭算法将重叠区域分割为单个连通区域;其次提取单连通区域对应原始图像中的颜色特征,利用另一个SVM识别细胞与杂质;最后统计细胞个数.实验结果表明,该算法提升了红细胞计数的准确率.
【机 构】
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中北大学 生物医学成像与影像大数据山西重点实验室,山西 太原 030051
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针对因红细胞重叠以及细胞试剂里含有杂质而造成红细胞识别不准确的问题,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)与改进分水岭算法的红细胞识别算法.算法首先提取原始图像的二值化图像中每个连通区域的形状特征;利用SVM识别单个连通区域与重叠连通区域;利用改进分水岭算法将重叠区域分割为单个连通区域;其次提取单连通区域对应原始图像中的颜色特征,利用另一个SVM识别细胞与杂质;最后统计细胞个数.实验结果表明,该算法提升了红细胞计数的准确率.
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