计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (7): 2040-2043.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2040
收稿日期:
2014-01-10
修回日期:
2014-03-07
出版日期:
2014-07-01
发布日期:
2014-08-01
通讯作者:
蔡文正
作者简介:
基金资助:
广西自然科学基金资助项目
HUANG Wenming,CAI Wenzheng,DENG Zhenrong
Received:
2014-01-10
Revised:
2014-03-07
Online:
2014-07-01
Published:
2014-08-01
Contact:
CAI Wenzheng
摘要:
考虑到采用传统的图像分割算法很难准确地分割脑脊液(CSF)细胞图像,提出了一种基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型。该模型首先利用稀疏编码提取图像中的局部特征以及特征描述子,然后将特征描述子转换成线性空间金字塔匹配(SPM)结构,最后将计算结果输入到线性支持向量机(SVM)中进行训练和预测。对脑脊液细胞图像做了异常识别和分类测试,其中异常识别准确率达到了89.4±0.9%,且对每张760×570的图像平均识别时间只需1.3s, 由此可以表明所提出的模型能够有效快速地区分脑脊液细胞是否异常。
中图分类号:
黄文明 蔡文正 邓珍荣. 基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 2040-2043.
HUANG Wenming CAI Wenzheng DENG Zhenrong. Fast recognition model for cerebrospinal fluid images based on sparse coding[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(7): 2040-2043.
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