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融合多颜色空间的淋巴瘤空泡状细胞模糊识别被引量：2: 2006年; 介绍一种淋巴瘤病理图像中空泡状细胞自动提取的方法.针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于多颜色空间、模糊边界和区域特征的淋巴瘤空泡状细胞识别方法.实验结果表明,该方法可以有效地对淋巴瘤图像进行分割,较准确地提取出空泡状细胞.; 郭明山刘秉瀚郑智勇; 关键词：图像分割

弥漫大B细胞淋巴瘤分子亚型的细胞核形态参数的差异被引量：2: 2009年; 目的通过图像分析观察中心母细胞型弥漫大B细胞淋巴瘤(CB-DLBCL)分子亚型之间的细胞核的形态是否存在差异。方法先采用免疫组化方法将CB-DLBCL分为生发中心B细胞样组(GCB)和非生发中心B细胞样组(non-GCB)两组,然后通过图像分析对两组细胞核的形态参数进行对比分析。结果GCB与non-GCB的11项细胞核形态参数之间均存在差异,差异有非常显著的统计学意义(P值<0.01)。其中截面积以GCB高于non-GCB,截面周长、截面长径、截面短径和截面平均直径以non-GCB高于GCB。描述细胞核的形状不规则程度的异型指数allotype index、圆偏度circular skewness、圆球度sphericity、圆形因子spherical factor、规化形状因子normalized shapefactor和形状因子ARshape factor AR均显示,non-GCB细胞核的不规则程度显著大于GCB。结论本文证实non-GCB与GCB的细胞核形态参数存在显著差异,前者细胞核的不规则程度明显大于后者,这与non-GCB临床预后较差相符合。; 姚丽青齐长海刘秉瀚申洪曾玲郑智勇; 关键词：弥漫大B细胞淋巴瘤分子亚型细胞核

基于形态特征的淋巴瘤病理图像分级分割方法被引量：5: 2005年; 目的: 提出一种淋巴瘤病理图像分级分割方法。方法: 针对淋巴瘤病理图像中组织灰度在RGB颜色通道中的分布形态特点, 采用图像代数运算增大淋巴瘤病理图像中不同染色质组织之间的灰度差异, 采用最大类别方差方法, 建立一个融合多通道灰度分布形态信息的分割模型,分离出淋巴瘤病理图像中不同染色质的区域; 再利用区域的面积、灰度纹理粗糙度、圆形度等几何形态特征建立二级分割模型, 分离出同染色质中不同的组织靶区。结果: 实现了淋巴瘤病理图像的自动分割。结论: 试验结果表明该方法速度快, 分割效果理想, 为淋巴瘤病理图像的定量分析打下良好的基础。; 王伟智刘秉瀚郑智勇

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究被引量：4: 2007年; 针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.; 孙昌儿刘秉瀚; 关键词：粗糙集病理诊断离散化知识约简遗传算法

一种新的SVM决策树: SVM在小训练样本,高维情况下,具有很好的泛化性能。但它不适用于多类分类。本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树。实验结果表明,这种方法构造的...; 孙昌儿刘秉瀚; 关键词：支持向量机 SVM决策树; 文献传递

中心母细胞性淋巴瘤与其来源淋巴细胞的核形态参数分析: 2008年; 目的:研究淋巴瘤细胞和淋巴滤泡细胞核的形态参数特征,为相关病理图像的计算机自动识别寻找参数依据;方法:利用图像分析系统测量中心母细胞性弥漫大B细胞淋巴瘤及淋巴滤泡的套细胞、中心细胞和中心母细胞核的20个形态参数,判别分析法分析各组细胞之间核的形态参数的差异;结果:中心母细胞与中心母细胞性淋巴瘤细胞之间只有3个形态参数入选判别函数,判别正确率仅为59.20%。而套细胞或中心细胞与中心母细胞性淋巴瘤之间入选参数分别为10个和8个,判别正确率分别为97%和76%。套细胞与中心细胞、套细胞与中心母细胞、中心细胞与中心母细胞之间入选判别函数的参数分别为8个、7个和7个,判别正确率分别为97.7%、98.6%及78.9%;结论:不同类型的淋巴滤泡细胞之间有较多形态参数存在差异,而中心母细胞性淋巴瘤细胞与其来源中心母细胞在形态上有更多的相似性。; 齐长海郑智勇刘秉瀚姚丽青武一曼曾玲; 关键词：淋巴瘤淋巴滤泡淋巴细胞

弥漫大B细胞淋巴瘤分子亚型的细胞核的形态参数的差异: 目的通过图像分析观察中心母细胞型弥漫大 B 细胞淋巴瘤(CB-DLBCL)分子亚型之间的细胞核的形态是否存在差异。方法先采用免疫组化方法将 CB-DLBCL 分为生发中心 B 细胞样组(CCB)和非生发中心 B 细胞样组...; 姚丽青齐长海刘秉瀚郑智勇申洪曾玲; 关键词：分子亚型细胞核; 文献传递

基于竞争最优原型的淋巴细胞协同分类被引量：5: 2006年; 目的提出一种基于竞争最优原型的淋巴细胞协同分类方法。方法首先,采用改进的ISODATA算法聚类同型多态的淋巴细胞原型集;然后,依据待分类细胞样本,建立协同竞争机制求出各原型集中的最优原型;最后,将待分类样本分别与各型最优原型进行相似匹配,以最大相似结果作为分类结果。结果实现了淋巴滤泡套细胞、淋巴滤泡中心细胞、淋巴滤泡中心母细胞、中心母细胞性淋巴瘤细胞等4组类型的细胞分类。结论实验结果表明该方法分类效果理想,为下一步淋巴细胞定量分析打下基础。; 刘秉瀚王伟智郑智勇; 关键词：淋巴细胞

基于神经网络的预测控制被引量：13: 2005年; 基于神经网络的预测控制器由神经单元自适应PID控制器和基于神经网络的Smith预估器组成。预估器对输出进行多步预测,使控制器超前动作以消除时滞对系统的影响。自适应PID控制器通过有监督的Hebb学习算法实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制。并以仿真试验给予了验证。; 李捷王伟智朱敏琛; 关键词：预测控制神经网络 SMITH预估器自适应

淋巴瘤病理图像中R-S细胞的自动提取: 2005年; 介绍一种淋巴瘤病理图像中R-S细胞自动提取的方法.针对淋巴瘤病理图像中组织灰度分布的特点,采用循环分解和类别方差思想的混合自动分割算法分割病理图像;提出一个基于目标形态、灰度纹理和空间相关性等特征的识别模型,提取R-S细胞.实验结果表明,该方法速度快,能准确地识别提取淋巴瘤病理图像中的R-S细胞,有助于病理医生研究诊断.; 陈宏方刘秉瀚郑智勇; 关键词：R-S细胞图像分割

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