典型文献
多特征融合的乳腺癌组织病理学图像识别的方法
文献摘要：
乳腺癌是全球女性常见的癌症类型之一,严重影响了女性的健康,乳腺癌组织病理学图像的识别已成为医学图像处理领域的研究热点.针对Bioimaging 2015数据集进行乳腺癌组织病理学图像的识别研究,将该数据集分为癌类与非癌类2种.实验提取了乳腺癌组织病理学图像染色分离后4个方向上的灰度共生矩阵特征、小波特征及Tamura纹理特征,并根据颜色自动相关图提取了原始图像的颜色特征,同时也提取了染色分离前水平方向上的灰度共生矩阵特征作为纹理信息的补充,最后将提取到的特征进行融合,并输入到支持向量机分类器中,以实现乳腺癌组织病理学图像的识别,识别准确率达到了83.33％.
文献关键词：
乳腺癌组织病理学图像;灰度共生矩阵;颜色自动相关图
中图分类号：
作者姓名：
乔世昌;胡红萍;郝岩;白艳萍
作者机构：
中北大学 理学院,太原 030051;中北大学 信息与通信工程学院,太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]乔世昌;胡红萍;郝岩;白艳萍-.多特征融合的乳腺癌组织病理学图像识别的方法)[J].重庆理工大学学报,2022(02):135-141
A类：
乳腺癌组织病理学图像,病理学图像识别,颜色自动相关图
B类：
多特征融合,医学图像处理,Bioimaging,灰度共生矩阵,波特征,Tamura,纹理特征,原始图像,颜色特征,纹理信息,取到,支持向量机分类器,识别准确率
AB值：
0.157488
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