Vi föreslog en metod för automatisk upptäckt av livmoderhalscancerceller i bilder tagna från tunna vätskebaserade cytologiska diabilder. Vi valde 20 000 celler i bilder som härrör från 120 olika tunna vätskebaserade cytologiska diabilder, som inkluderar 5000 epitelceller (normala 2500, onormala 2500), lymfoida celler, neutrofiler och skräpceller. Vi föreslog först 28 funktioner, inklusive 20 morfologiska funktioner och 8 texturfunktioner, baserat på egenskaperna hos varje celltyp. Vi använde sedan en två-nivå kaskad integrationssystem av två klassificerare för att klassificera cervikala celler i normala och onormala epitelceller. Resultaten visade att igenkänningsfrekvensen för onormala cervikala epitelceller var 92,7% respektive 93,2% när C4.5-klassificerare eller LR (LR: logisk regression) klassificerare användes individuellt, medan igenkänningsfrekvensen var signifikant högre (95,642%) när vårt två-nivå kaskadintegrerade klassificeringssystem användes. Den falska negativa frekvensen och den falska positiva frekvensen (båda 1,44 %) i det föreslagna automatiska tvånivåsystemet för kaskadklassificering är också mycket lägre än i den traditionella Pap-utstryksgranskningen.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF skapade en tvågradig kaskadklassare för att automatiskt upptäcka livmoderhalscancerceller från tunna vätskebaserade cytologiska diabilder.
Automatic Detection of Cervical Cancer Cells by a Two-Level Cascade Classification System
{'venue': 'Analytical Cellular Pathology (Amsterdam)', 'journal': 'Analytical Cellular Pathology (Amsterdam)', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}