發(fā)布時(shí)間：2018-04-24 14:03

  本文選題：陰道細(xì)菌 + 超像素��； 參考：《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》2015年02期

【摘要】：陰道受到細(xì)菌感染引發(fā)的陰道炎疾病可能導(dǎo)致異位妊娠、不孕、急慢性盆腔炎等嚴(yán)重疾病,目前形態(tài)學(xué)人工觀(guān)察是臨床診斷該類(lèi)疾病的主要方法,但容易引起誤診和漏診。本研究提出一種基于超像素和支持向量機(jī)(SVM)的陰道細(xì)菌自動(dòng)檢測(cè)方法,對(duì)革蘭染色的陰道細(xì)菌圖像,采用簡(jiǎn)單線(xiàn)性迭代聚類(lèi)(SLIC)方法計(jì)算超像素;對(duì)超像素區(qū)域計(jì)算形狀特征、顏色特征和方向梯度直方圖(HOG)特征;最后用SVM對(duì)超像素區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。在專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的指導(dǎo)下挑選了40幅正常圖像和60幅有細(xì)菌性陰道病(BV)的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其中10幅正常圖像和20幅有細(xì)菌性陰道病(BV)的圖像用于訓(xùn)練分類(lèi)器,剩下的70幅用于測(cè)試算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的自動(dòng)檢測(cè)算法獲得了89.27%的細(xì)菌檢出率,具有較大的臨床應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Vaginitis caused by bacterial infection may lead to ectopic pregnancy, infertility, acute and chronic pelvic inflammatory diseases and other serious diseases. At present, morphological observation is the main method of clinical diagnosis of this disease, but it is easy to cause misdiagnosis and missed diagnosis. In this study, a new method of automatic detection of vagina bacteria based on super-pixel and support vector machine (SVM) is proposed. A simple linear iterative clustering (SLIC-SLIC) method is used to calculate the superpixel and the shape feature of the super-pixel region for gram-stained vaginal bacterial image. Color feature and directional gradient histogram (hog) feature; finally, SVM is used to identify the super-pixel region. Under the guidance of a professional doctor, 40 normal images and 60 BV images with bacterial vaginosis were selected for experiment, of which 10 normal images and 20 BV images with bacterial vaginosis were used to train classifiers. The remaining 70 are used to test the algorithm. The experimental results show that the proposed automatic detection algorithm can obtain 89.27% bacterial detection rate, which has great clinical application value.
【作者單位】： 深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系 廣東省生物醫(yī)學(xué)信息檢測(cè)與超聲成像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;深圳市第六人民醫(yī)院;深圳大學(xué)附屬南山醫(yī)院;
【分類(lèi)號(hào)】：R711.31;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1796948