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基于视觉词袋模型的亚损伤红细胞识别
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作者 郑康 袁瑜含 +3 位作者 谷雪莲 鲍睿 郑钰 杨玉菊 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2022年第4期469-474,共6页
根据亚损伤红细胞的形态学变化,提出一种自动识别亚损伤红细胞的方法。采用体外循环过程中的血细胞图像,包括2 763张亚损伤红细胞图像和2 507张正常红细胞,利用视觉词袋作为红细胞特征提取方法,分别选用多项核、高斯核、Sigmoid核函数... 根据亚损伤红细胞的形态学变化,提出一种自动识别亚损伤红细胞的方法。采用体外循环过程中的血细胞图像,包括2 763张亚损伤红细胞图像和2 507张正常红细胞,利用视觉词袋作为红细胞特征提取方法,分别选用多项核、高斯核、Sigmoid核函数的支持向量机模型。采用5折交叉验证方法验证方法的性能,并选取精确度、召回率、F1评分作为评价指标。结果表明3种不同内核模型的识别准确率分别为91.05%±0.82%、94.16%±0.50%、85.60%±0.94%。本研究提出的方法有效区别了亚损伤红细胞,为亚致死性损伤检测提供自动化方案。 展开更多
关键词 亚损伤红细胞 视觉词袋模型 支持向量机 自动识别
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