张东波,颜 霜,张 莹,秦 海,王俊超

(1．湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;2．机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南湘潭 411105)

局部二维结构描述的HEp-2染色模式分类

张东波1,2,颜 霜1,张 莹1,2,秦 海1,王俊超1

(1．湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;2．机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南湘潭 411105)

Hep-2染色模式分类主要用于免疫疾病诊断,但已有方法受荧光成像环境,细胞图像自身的视觉特性的影响,分类准确率较低.本文提出一种新的适合于HEp-2染色模式分类的特征提取方法.在构建了不同尺度下的高斯平滑图像序列后,利用shape index实现图像二维结构的直观描述,进而通过多灰度阈值图像结构的空间分解,使其同时具备对微观二维图像结构和空间信息的描述能力.该方法在ICPR 和SNP HEp-2数据集的两折交叉细胞级测试中,分别获得89.83%和87.49%的准确率,在ICPR的28折交叉细胞级和图像级测试分别达到60.5%和70.56%的准确率,明显优于LBP、CLBP 等方法,和CoALBP特征相当.

间接免疫荧光图像;染色模式;空间分解

1 引言

间接免疫荧光(IIF)图像分析是现代医学对自身免疫疾病进行诊断的有效手段,不同的IIF荧光染色模式与不同的免疫疾病密切相关.荧光染色模式的准确分类目前仍然是一个非常困难的问题,原因在于受荧光成像环境影响,不同染色模式细胞图像外观差异变化大,而其中一些染色模式又具有非常相似的视觉特性.

HEp-2细胞染色模式分类采用的特征主要有形状/形态学特征、纹理特征二……