基于分类器融合的骨髓细胞识别研究  

Study of Marrow Cell Recognition Based on Multiple Classifier Fusion

作　　者：谢华[1] 夏顺仁[1] 高光金[2] 

机构地区：[1]浙江大学生物医学工程教育部重点实验室,杭州310027 [2]山东信息职业技术学院计算机工程系,潍坊261000

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第27期184-186,229,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助课题(编号:60272029);浙江省自然科学基金资助课题(编号:M603227)

摘　　要：骨髓是人体的主要造血器官,骨髓细胞在形态、种类、数目上的变化往往反映出一些重要疾病的信息。对骨髓涂片图像中的细胞进行分类识别和计数,对辅助临床诊断有着重要意义。论文在采用改进型遗传算法进行特征优选的基础上,提出了基于信息熵的成员分类器动态选择和自适应模糊积分分类器融合的骨髓细胞识别算法,进而采用临床病例证明了该识别方法的有效性。In this paper,a multi-classifier fusion method based on the modified fuzzy integral （FI） is presented to identify the bone marrow cells.After trained on GA-optimized cell samples,different component classifiers are selected by their information entropy,and then combined through a modified adaptive fuzzy integral algorithm.Compared with traditional classification methods,experiment on clinical marrow cell data indicates that this method could achieve a more promising performance,and is a powerful aid to clinical diagnosis.

关 键 词：模式识别 分类器融合 模糊积分 动态选择 骨髓细胞 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]