典型文献
基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法
文献摘要：
针对卵巢癌细胞形态特征多变,细胞图像背景复杂,分类识别困难等问题,提出一种基于HSV分量联合Hes-sian矩阵的细胞检测算法对卵巢癌细胞进行分类识别.首先基于HSV分量图像进行特征分析,提取S分量去除噪声干扰,然后利用Hessian矩阵实现图像增强,结合自适应迭代阈值算法完成图像分割,最后根据形态学方法和canny算子实现卵巢癌细胞轮廓特征提取,对细胞进行分类识别.经实验证明,该算法可有效提取卵巢癌细胞轮廓并进行分类识别,从而辅助医生对卵巢是否癌变进行诊断.
文献关键词：
卵巢癌;Hessian矩阵;图像增强;图像分割;阈值分割;canny算子
中图分类号：
作者姓名：
邹礼萍;罗红;李永彬
作者机构：
遵义医科大学医学信息工程学院 遵义 563000;贵州大学机械工程学院 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]邹礼萍;罗红;李永彬-.基于HSV分量联合Hessian矩阵的卵巢癌细胞检测算法)[J].计算机与数字工程,2022(03):476-480,553
A类：
癌细胞形态特征
B类：
HSV,Hessian,卵巢癌细胞,检测算法,细胞图像,分类识别,除噪声,噪声干扰,图像增强,自适应迭代,迭代阈值,成图,图像分割,形态学方法,canny,子实,轮廓特征,有效提取,取卵,癌变,阈值分割
AB值：
0.292102
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