融合纹理与形状特征的HEp-2细胞分类

发布时间：2019-06-05 05:00

【摘要】：间接免疫荧光(IIF)HEp-2细胞图像分析是自身免疫疾病诊断的重要依据,然而由于类内的变化与类间的相似性,HEp-2细胞染色模式分类具有很大难度。该文提出一种结合纹理和形状信息的有效分类方法,借鉴CLBP原理,提出具有完整信息描述能力的局部三值模式CLTP(Completed Local Triple Pattern)描述子来提取纹理信息,同时采用IFV(Improved Fisher Vector)模型和Rootsift特征来描绘形状信息,通过纹理和形状信息的结合,最终训练得到SVM分类器在ICPR 2012与ICIP 2013数据集上进行了对比试验。结果表明,所提方法在细胞级测试中优于其它方法,拥有竞争性的分类性能。
[Abstract]:Indirect immunofluorescence (IIF) HEp-2 cell image analysis is an important basis for the diagnosis of autoimmune diseases. However, due to the similarity between intra-class changes and classes, it is very difficult to classify HEp-2 cell staining patterns. In this paper, an effective classification method combining texture and shape information is proposed, and a local ternary pattern CLTP (Completed Local Triple Pattern) descriptor with complete information description ability is proposed to extract texture information by using CLBP principle for reference. At the same time, IFV (Improved Fisher Vector) model and Rootsift feature are used to depict shape information. Through the combination of texture and shape information, SVM classifiers are trained to carry out comparative experiments on ICPR 2012 and ICIP 2013 datasets. The results show that the proposed method is superior to other methods in cell level test and has competitive classification performance.
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;机器人视觉感知与控制国家工程实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61602397) 湖南省自然科学基金(2017JJ2251,2017JJ3315) 湖南省重点学科建设项目~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2493270