【摘 要】
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白细胞在人体免疫系统中起着至关重要的作用,血液中各类白细胞的数量和百分比对于许多重大医学疾病的诊断具有很大的参考价值。而随着近些年来人工智能技术的发展,越来越多的学者应用数字图像处理技术对白细胞进行识别分类,这种方法不仅可以减少人工成本,而且识别准确率高,在临床诊断和相关疾病分析中有着十分广阔的应用前景。白细胞识别分类主要包括细胞分割,特征提取与特征选择,以及分类器训练等步骤。鉴于此,本文基于数字
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白细胞在人体免疫系统中起着至关重要的作用,血液中各类白细胞的数量和百分比对于许多重大医学疾病的诊断具有很大的参考价值。而随着近些年来人工智能技术的发展,越来越多的学者应用数字图像处理技术对白细胞进行识别分类,这种方法不仅可以减少人工成本,而且识别准确率高,在临床诊断和相关疾病分析中有着十分广阔的应用前景。白细胞识别分类主要包括细胞分割,特征提取与特征选择,以及分类器训练等步骤。鉴于此,本文基于数字图像处理技术提出了两种实现白细胞自动识别分类的方法。第一种是基于传统的人工特征提取加分类器训练的方法。本文首先设计了一种基于颜色空间信息的自适应阈值分割方法来实现白细胞细胞核与细胞的精准分割。然后从分割出的白细胞区域中分别提取了颜色、纹理和形状三个方面的特征,并提出了一种基于分类与回归树（Classification and Regression Trees,CART）的白细胞特征选择算法,用于剔除初始特征集中无用的冗余特征。最后本文引入了粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对分类器支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的超参数选择过程进行优化,建立了PSO-SVM分类器来完成白细胞的分类计数。另一种是基于深度学习特征与人工提取特征融合的白细胞分类方法。深度学习网络模型通过自身强大的自学习能力,可以提取到图像中具有更强语义信息的深层特征,但是对图像细节的感知能力较差。本文首先在白细胞数据集上训练基于迁移学习（Transfer Learning）的Inception V3网络模型,然后提取Inception V3最后一个池化层输出的深层特征,与人工提取的特征进行拼接融合,最后此融合特征通过Softmax层来完成分类。这种特征融合的方法更加充分地利用了图像的特征信息,从而提高了卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的分类准确率。
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