基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析  

Automatic Analysis System of Blood Cell Nuclei Based on Morphological Features and Support Vector Machines

作　　者：曾明[1] 孟庆浩[1] 张建勋[2] 鲍菁丹[1] 

机构地区：[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072 [2]南开大学机器人与信息自动化研究所,天津300071

出　　处：《计算机工程》2008年第2期14-16,19,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60475028)

摘　　要：以形态学分析和支持向量机为基础,构建了一套血细胞核显微图像自动分析与识别系统。在细胞核分割阶段,提出基于支持向量机的血液细胞核彩色图像分割算法。在特征提取环节中,除使用常规形态特征外,提出了一种新的能有效反映核分叶数差异的形态特征——腐蚀退化因子。采用"one-against-one"策略的多分类SVM方法对血细胞进行分类识别。实验测试表明,该系统具有较高的识别精度,平均识别率达94.13%。Based on morphological analysis and Support Vector Machines （SVM）, a robust automatic analysis system of blood cell nuclei is developed. A novel algorithm for color image segmentation of blood cell nuclei based on the SVM is proposed. A new morphological feature named erosion degenerate factor is used to indicate the lobulated state of cell and achieves feature extraction by combining with traditional characteristics. One-against-one multi-class SVM is applied to classify the blood cell. Experimental results show that the proposed system yields better performance with the average recognition rate of 94.13%.

关 键 词：血液细胞核 图像分割 支持向量机 腐蚀退化因子 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]