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基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法: 本发明公开一种基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法，先输入乳腺组织图像并将其转换为灰度图像；然后增强对比度；接着利用小波分解进行细胞定位；然后进行多尺度区域生长；接着通过投票选择实现细胞区域的初步分割；然后...; 王品胡先玲李勇明刘倩倩朱雪茹; 文献传递

基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法: 本发明公开一种基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法，先输入乳腺组织图像并将其转换为灰度图像；然后增强对比度；接着利用小波分解进行细胞定位；然后进行多尺度区域生长；接着通过投票选择实现细胞区域的初步分割；然后...; 王品胡先玲李勇明刘倩倩朱雪茹; 文献传递

细胞抹片显微图像自动分割识别算法研究: 宫颈癌是女性中常见的恶性肿瘤，其能否治愈主要取决于宫颈癌的早期发现和早期诊断。随着计算机技术的快速发展，研究者将其用于细胞抹片显微图像进行分析，以辅助病理医师进行诊断。宫颈细胞抹片显微图像存在细胞核与背景对比度不强、染色...; 刘倩倩; 关键词：宫颈癌显微图像特征提取

多特征聚类与粘连分离模型的细胞抹片图像分割与分类被引量：3: 2017年; 胰腺癌的诊断非常重要,而细胞抹片显微图像的病理分析是其诊断的主要手段。图像的准确自动分割和分类是病理分析的重要环节,因此本文提出了一种新的胰腺细胞抹片显微图像自动分割与分类算法。在分割方面,首先采用多特征Mean-shift聚类算法(MFMS)定位细胞核区域;接着采用弹性数学形态学结合角点检测的去粘连模型(CSM)对粘连重叠细胞核进行去粘连处理,实现了分割的准确性和鲁棒性。在分类方面,首先针对分割的细胞核提取了4个形状特征和138个不同颜色空间的纹理特征;然后结合支持向量机(SVM)和链式遗传算法(CAGA)实现封装式特征选择;最后将优选特征送入SVM进行分类,完成了胰腺细胞抹片显微图像的分类识别。本文采用了15幅图像一共461个细胞核进行测试。实验结果显示,本文算法可以实现不同类型的胰腺细胞抹片显微图像的自动分割与准确分类。就分割来说,本文算法可获得较高的正确率(93.46%±7.24%);就正常和癌变细胞的分类来说,本文算法可获得较高的分类正确率(96.55%±0.99%)、灵敏度(96.10%±3.08%)和特异度(96.80%±1.48%)。; 王品刘倩倩王力锐李勇明刘书君颜芳; 关键词：胰腺细胞

心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法: 本发明公开了一种心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法，包括以下步骤，S1：预处理，去除高频噪声和基线漂移；S2：基于多分辨率窗口搜索法进行波形标记，并提取每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)以及相邻波形特征差Dif(i...; 李勇明吕洋王品朱雪茹吴烨刘倩倩李帆; 文献传递

膝关节软骨图像自动分割方法: 本发明公开一种膝关节软骨图像自动分割方法，其特征在于：包括基于SVM的边缘定位步骤和基于区域生长法的图像分割步骤，其中：其中基于SVM的边缘定位步骤包括：膝关节MRI图像的采集和转换、自适应Canny边缘检测以及基于SV...; 李勇明李帆王品刘倩倩韩亮曾孝平邹雪张思杰; 文献传递

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刘倩倩