Pap-utstrykstestet är ett manuellt screeningförfarande som används för att upptäcka precancerösa förändringar i cervikala celler baserat på färg och formegenskaper hos deras kärnor och cytoplasmer. Automatisera detta förfarande är fortfarande ett öppet problem på grund av komplexiteten i cellstrukturer. I detta dokument föreslår vi en oövervakad strategi för segmentering och klassificering av livmoderhalsceller. Segmenteringsprocessen innebär automatisk tröskelering för att separera cellregionerna från bakgrunden, en flerskalig hierarkisk segmenteringsalgoritm för att partitionera dessa regioner baserat på homogenitet och cirkuläritet, och en binär klassificerare för att slutföra separationen av nuclei från cytoplasma inom cellregionerna. Klassificeringen är ett gruppproblem genom att rangordna cellerna baserat på deras egenskaper modellera abnormitet grader. Den föreslagna proceduren konstruerar ett träd med hierarkisk klustring, och sedan arrangerar cellerna i linjär ordning genom att använda en optimal blad beställningsalgoritm som maximerar likheten av angränsande blad utan några krav på utbildning exempel eller parameter justering. Prestandautvärdering med hjälp av två datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är i bilder med inkonsekvent färgning, dålig kontrast och överlappande celler.
Genç tav m.fl. I REF föreslogs en oövervakad metod för segmentering och klassificering av livmoderhalsceller.
Unsupervised segmentation and classification of cervical cell images
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}