[发明专利]一种癌症数字病理细胞图像的分类系统有效
| 申请号： | 201610494120.0 | 申请日： | 2016-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN106127255B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 秦文健;张英杰;温铁祥;李凌;辜嘉 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 44316 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郝明琴 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种癌症数字病理细胞图像的分类方法及系统，对获取感兴趣的疑似病变区域进行分块处理，利用局部匹配模式纹理特征对分块处理后的所述疑似病变区域进行特征提取，再采用极限学习机训练法对提取的特征进行分类判别，以确定肿瘤的良恶性以及等级划分。本发明提供的癌症数字病理细胞图像的分类方法及系统，利用局部匹配模式纹理特征进行特征提取，从宏观和微观两个方面进行分析细胞的纹理特征，而且具有旋转不变性，有效的克服了细胞形态的多样性和不规则性等诸多问题，为分类提供了可靠的纹理特征信息，同时，将极限学习机应用于乳腺癌症细胞的分类，简短了训练时间，提升了分类判别的速度，提高的识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 癌症 数字 病理 细胞 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种癌症数字病理细胞图像的分类系统，其特征在于，包括：/n感兴趣区域获取模块，用于获取感兴趣的疑似病变区域；/n感兴趣区域分块处理模块，对所述疑似病变区域进行分块处理；/n特征值提取模块，利用局部匹配模式对分块处理后的所述疑似病变区域进行纹理特征提取；/n分类模块，采用极限学习机训练法对提取的特征进行分类判别，以确定肿瘤的良恶性以及等级划分；/n利用局部匹配模式对分块处理后的所述疑似病变区域进行特征提取，包括下述步骤：/n对所述疑似病变区域的第b个感兴趣图块计算三通道颜色统计信息C
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