目的:运用强化学习、多分类器集成、降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作"智能化肺癌细胞病理图像诊断系统".方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来;运用基于B样条和改进deBoor-Cox方法对重叠细胞进行分离和重构;提取40个细胞特征用于贝叶斯、支持向量机、K紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果;建立肺癌细胞病理图库,运用基于LDA等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类.结果:"智能化肺癌细胞病理诊断系统"应用于临床随机1 200例肺部病灶穿刺细胞学涂片,肺癌识别诊断率94.80
作者：张缨；汪栋；叶玉坤；高阳；赵波；朱亮；郭晓文
来源：临床肿瘤学杂志 2008 年 13卷 7期
