基于HOG特征和滑动窗口的乳腺病理图像细胞检测.pdfVIP

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2017-08-09 发布于浙江
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基于HOG特征和滑动窗口的乳腺病理图像细胞检测.pdf

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45 1 第卷第期 ( ) 2015 2 山东大学学报工学版年月 Vol． 45 No． 1 JOUＲNAL OF SHANDONG UNIVEＲSITY (ENGINEEＲING SCIENCE) Feb． 2015 文章编号:1672-3961 (2015)01-0037-08 DOI :10. 6040 /j． issn． 1672-3961. 2. 2014. 048 基于HOG 特征和滑动窗口的乳腺病理图像细胞检测，项磊徐军 ( ， 210044) 南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京 : (histograms of oriented gradient ，HOG) ，摘要提出一种基于方向梯度直方图特征和滑动窗口的细胞检测方法能、、。快速高效准确地检测高分辨率病理组织图像中的细胞该检测算法首先对训练集中的细胞样本块和非细胞样 HOG ， HOG 。。本块提取特征然后运用特征训练分类器训练好的分类器用于在整幅病理图像中自动检测细胞，先运用滑动窗的方法在整幅高分辨率病理图像中选取相同尺寸的所有可能的细胞块被滑动窗选定的图像块提 HOG ，。， 17 取特征后送到训练好的分类器中判断是否是细胞块为了验证提出方法的有效性将此方法运用于名 37 H＆E (hematoxylin ＆ eosin) ， softmax 乳腺患者的共张染色高分辨率穿刺切片病理图像上自动检测细胞通过与 (SM ) 、 + SM 、 + SM 、 (support vector machine ，SVM )、分类器稀疏自编码器局部二值模式支持向量机 HOG + SVM 、 HOG + SVM 、，以及多个模型对细胞检测的准确率召回率以及综合评价指标的对比表明本研究提 71. 5% ，82. 3% 76. 5% ，。出的方法分别为和具有更高的准确率 :