基于机器学习与细胞形态学对癌细胞分类

作     者：臧启元 黄钢 徐磊 熊征斯 ZANG Qi-yuan;HUANG Gang;XU Lei;XIONG Zheng-si

作者机构：上海理工大学医疗器械与食品学院上海200000 上海健康医学院上海200000 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2019年第40卷第9期

页      面：81-83页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:81830052) 

主　　题：癌细胞 图像处理 形态特征提取 机器学习 

摘      要：对在细胞实验室培养的三种癌细胞(肺癌PC-9,乳腺癌MDA-MB-231,膀胱癌5637)进行连续4天的图像采集,并进行图像处理,通过ImageJ软件进行图像预处理,包括细胞图像分割,边缘检测,提取细胞形态特征,并通过python编写四种经典机器学习算法,通过对细胞形态特征进行训练,不同模型得到的癌细胞分类结果,对应四种模型在本文数据集上表现进行评价。随机森林分类,逻辑分类,使用线性核函数的SVM分类,朴素贝叶斯分类的准确率分别为:0.725,0.788,0.796,0.813。