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Automatic detection method of bladder tumor cells based on color and shape features

Journal of Innovative Optical Health Sciences 2024年第6期17卷 1-13页

作者： Zitong Zhao Yanbo Wang Jiaqi Chen Mingjia Wang Shulong Feng Jin Yang Nan Song Jinyu Wang Ci Sun Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics Chinese Academy of SciencesChangchunJilin 130033P.R.China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049P.R.China Bethune First Hospital of Jilin University:The First Hospital of Jilin University Changchun Jilin 130061P.R.China

Bladder urothelial carcinoma is the most common malignant tumor disease in urinary system,and its incidence rate ranks ninth in the *** recent years,the continuous development of hyperspectral imaging technology has provided a new tool for the auxiliary diagnosis of bladder *** this study,based on microscopic hyperspectral data,an automatic detection algorithm of bladder tumor cells combining color features and shape features is *** vector machine(SVM)is used to build classification models and compare the classification performance of spectral feature,spectral and shape fusion feature,and the fusion feature proposed in this paper on the same *** results show that the sensitivity,specificity,and accuracy of our classification algorithm based on shape and color fusion features are 0.952,0.897,and 0.920,respectively,which are better than the classification algorithm only using spectral ***,this study can effectively extract the cell features of bladder urothelial carcinoma smear,thus achieving automatic,real-time,and noninvasive detection of bladder tumor cells,and then helping doctors improve the e±ciency of pathological diagnosis of bladder urothelial cancer,and providing a reliable basis for doctors to choose treatment plans and judge the prognosis of the disease.

关键词： Bladder tumor cells microscopic hyperspectral fusion feature support vector machine automatic detection.

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