【摘要】：間接免疫熒光(IIF)HEp-2細(xì)胞圖像分析是自身免疫疾病診斷的重要依據(jù),然而由于類內(nèi)的變化與類間的相似性,HEp-2細(xì)胞染色模式分類具有很大難度。該文提出一種結(jié)合紋理和形狀信息的有效分類方法,借鑒CLBP原理,提出具有完整信息描述能力的局部三值模式CLTP(Completed Local Triple Pattern)描述子來提取紋理信息,同時采用IFV(Improved Fisher Vector)模型和Rootsift特征來描繪形狀信息,通過紋理和形狀信息的結(jié)合,最終訓(xùn)練得到SVM分類器在ICPR 2012與ICIP 2013數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比試驗(yàn)。結(jié)果表明,所提方法在細(xì)胞級測試中優(yōu)于其它方法,擁有競爭性的分類性能。
[Abstract]:Indirect immunofluorescence (IIF) HEp-2 cell image analysis is an important basis for the diagnosis of autoimmune diseases. However, due to the similarity between intra-class changes and classes, it is very difficult to classify HEp-2 cell staining patterns. In this paper, an effective classification method combining texture and shape information is proposed, and a local ternary pattern CLTP (Completed Local Triple Pattern) descriptor with complete information description ability is proposed to extract texture information by using CLBP principle for reference. At the same time, IFV (Improved Fisher Vector) model and Rootsift feature are used to depict shape information. Through the combination of texture and shape information, SVM classifiers are trained to carry out comparative experiments on ICPR 2012 and ICIP 2013 datasets. The results show that the proposed method is superior to other methods in cell level test and has competitive classification performance.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;機(jī)器人視覺感知與控制國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61602397) 湖南省自然科學(xué)基金(2017JJ2251,2017JJ3315) 湖南省重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2493270