基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

被引：4

作者：

王晓城

高小榕

机构：

[1] 清华大学生物医学工程系

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2004年 / 06期

关键词：

图像识别; 隐Markov模型; 细胞计数; 纹理识别;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2004.06.036

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性

引用

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