【摘 要】
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目的:运用强化学习、多分类器集成、降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作"智能化肺癌细胞病理图像诊断系统"。方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分
【机 构】
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解放军八一医院病理科,解放军八一医院全军肿瘤中心胸心外科,南京大学计算机科学技术系软件新技术国家重点实验室
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目的:运用强化学习、多分类器集成、降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作"智能化肺癌细胞病理图像诊断系统"。方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来;运用基于B样条和改进deBoor-Cox方法对重叠细胞进行分离和重构;提取40个细胞特征用于贝叶斯、支持向量机、K紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果;建立肺癌细胞病理图库,运用基于LDA等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类。结果:"智能化肺癌细胞病理诊断系统"应用于临床随机1200例肺部病灶穿刺细胞学涂片,肺癌识别诊断率94.80%,假阳性率1.85%,假阴性率3.35%,肺癌分类识别率82.90%,核异型细胞识别率74.20%。结论:"智能化肺癌早期细胞病理诊断系统"对肺癌细胞涂片诊断率高,克服了肺癌细胞病理诊断过程中取检细胞数量少,重叠细胞识别率低,涂片背景及染色差异等干扰因素,可辅助临床肺部病灶的穿刺细胞病理诊断。
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