基于人工神经网络方法的肺癌细胞识别与分类研究

【作者】 陆建峰； 李士进； 杨静宇； 靳从； 周宝森； 何安光； 刘可立；

【机构】 南京理工大学计算机系； 中国医科大学肿瘤所；

【摘要】 本文介绍了将神经网络用于彩色细胞图像中肺癌细胞的识别和分类的方法．该细胞图象来源于由人的痰液而制成的涂片,通过显微镜加以放大摄象机采集而得到．该系统计划用于肺癌的早期普查和辅助诊断中．由于肺癌细胞的识别和分类,是一项具有较大难度的工作,因为癌细胞和正常细胞之间以及不同种类的癌细胞之间,其特征有一定的差异,但又有一定的相似,因此难度较大．专家所提供的知识,具有一定的模糊性和不确定性,因此可以考虑采用神经网的方法加以实现,以增强对不确定性的处理能力．本文通过提取肺癌细胞的色度和形态特征,经处理后作为神经网络的输入加以训练,利用神经网络技术对癌细胞进行识别和分类,取得了较好的效果．更多还原