典型文献
基于视觉词袋模型的亚损伤红细胞识别
文献摘要：
根据亚损伤红细胞的形态学变化,提出一种自动识别亚损伤红细胞的方法.采用体外循环过程中的血细胞图像,包括2763张亚损伤红细胞图像和2507张正常红细胞,利用视觉词袋作为红细胞特征提取方法,分别选用多项核、高斯核、Sigmoid核函数的支持向量机模型.采用5折交叉验证方法验证方法的性能,并选取精确度、召回率、F1评分作为评价指标.结果表明3种不同内核模型的识别准确率分别为91.05％±0.82％、94.16％±0.50％、85.60％±0.94％.本研究提出的方法有效区别了亚损伤红细胞,为亚致死性损伤检测提供自动化方案.
文献关键词：
亚损伤红细胞;视觉词袋模型;支持向量机;自动识别
中图分类号：
作者姓名：
郑康;袁瑜含;谷雪莲;鲍睿;郑钰;杨玉菊
作者机构：
上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]郑康;袁瑜含;谷雪莲;鲍睿;郑钰;杨玉菊-.基于视觉词袋模型的亚损伤红细胞识别)[J].中国医学物理学杂志,2022(04):469-474
A类：
亚损伤红细胞,红细胞的形态
B类：
视觉词袋模型,自动识别,体外循环,循环过程,血细胞,细胞图像,高斯核,Sigmoid,核函数,支持向量机模型,交叉验证,验证方法,方法验证,召回率,分作,识别准确率,死性,损伤检测,自动化方案
AB值：
0.233041
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