【摘 要】
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针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vas
【机 构】
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四川大学华西第二医院病理科,四川大学出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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四川省重点实验室开放基金(No.2017LF3008);广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
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针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vase模型进行精确分割,提取出细胞（粘连簇团）中的不同区域。然后,结合病理诊断专家规则,构建相应的正交特征集。在此基础上,使用神经网络集成模型进行正常、疑似病变二分类识别,完成计算机辅助诊断。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈病理细胞（粘连簇团）的分类识别,具有较高的正确率（84%）与较低的误判率（2.1%）。满足了在保证判断正确率的条件下,
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