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细胞图象的自动识别─ 呼吸道(肺)细胞的计算机分析
引用本文:汤之永,杨存荣,陈传涓,赵宁,秦永年,周彬.细胞图象的自动识别─ 呼吸道(肺)细胞的计算机分析[J].清华大学学报(自然科学版),1982(3).
作者姓名:汤之永  杨存荣  陈传涓  赵宁  秦永年  周彬
作者单位:清华大学自动化系 (汤之永,杨存荣),中国科学院生物物理所 (陈传涓,赵宁),中国医学院肿瘤研究所 (秦永年),中国医学院肿瘤研究所(周彬)
摘    要:应用统计模式识别的方法对细胞图象进行计算机自动识别时,细胞特征的抽提与选用是重要的一环。我们在所建的细胞图象自动分析系统上对每个细胞抽提了不同性质的三组特征共 33个。即 20个综合性特征、 10个统计性直方图特征和 3个颜色特征。并对约200个呼吸道(肺)细胞中的重度不典型化生细胞和高分化鳞癌细胞进行自动分类。试验结果证明:综合选用三组特征比仅选用其中的一组或两组特征的效果好。正确识别率达80%左右。本文重点就三组特征的性质及其在细胞自动识别与分类中的作用作一初步的分析。

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