基于多证据的血液白细胞自动分类

摘要

对白细胞分类方法提出了一种基于形状特征学习的分类算法。该算法首先从细胞核中提取基于欧氏距离变换的不变矩特征和形态学特征;然后,所提取的特征可以实现对单核细胞、淋巴细胞、嗜碱性粒细胞的分类;最后,提取灰度共生矩阵作为纹理特征,通过支持矢量机实现对剩余白细胞类别的分类。实验结果表明,该方法具有很好的分类准确率及较短的处理时间。