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文件名称: Automatic cell segmentation
  所属分类: 机器学习
  开发工具:
  文件大小: 5mb
  下载次数: 0
  上传时间: 2019-04-01
  提 供 者: u0104*****
 详细说明: 本文提出了一种两级分割的方法来获得高维肾细胞癌组织病理图像的细胞结构。首先,使用简单线性迭代聚类(SLIC)方法将图像分割为超像素。然后,用最先进的基于聚类的分割算法对获得的超像素点进行聚类,找到组成细胞核的相似超像素点。此外,还比较了基于全局聚类的分割方法和基于局部区域的超像素分割方法。结果表明,与简单的单聚类分割算法相比,采用超像素分割算法作为预分割方法提高了细胞分割的性能。采用真阳性率(TPR)、真阴性率(TNR)、F-测量、精确度、覆盖率(OR)测度作为分割性能评价指标。文中还对算法的计算时间进行了评估,并给出了计算结果。
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