【摘 要】
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提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先，利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓（GVFSnake）等方法从血液细胞图像中提取出白细胞；然后，利用细胞核在图
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,瑞典皇家工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61170147)
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提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先，利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓（GVFSnake）等方法从血液细胞图像中提取出白细胞；然后，利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点，结合数学形态学和GVFSnake方法从白细胞中精确地提取出细胞核。最后，根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机（SVM）对白细胞进行分类。实验结果表明：在上述图像分割的基础上，基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类，分类准确度能够达到89．6oA。与其他传统的分割和分类的方法相比，本文提出的方
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