[发明专利]一种基于模糊规则集的乳腺癌细胞图像分类方法有效
| 申请号： | 201910726634.8 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110533080B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 张潇;朱容波;卢珊珊;王宇帆 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡建平;刘琰 |
| 地址： | 430074 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊规则集的乳腺癌细胞图像分类方法，该方法包括以下步骤：训练阶段：获取多幅良性的和恶性的乳腺癌细胞图像，将其作为训练数据，从训练数据中提取乳腺癌细胞图像的特征参数；将乳腺癌细胞图像的特征参数输入遗传优化串型分层模糊规则库系统中训练，通过建立层次结构模型，选择变量，利用隶属函数的横向调整并对规则库系统进行优化，训练完成后得到乳腺癌病灶辅助诊断的模型；测试阶段：获取待检测的乳腺细胞图像，对该图像进行特征参数提取，并将提取的图像特征参数数据输入乳腺癌病灶辅助诊断的模型中进行检测，得到检测结果完成对乳腺细胞图像的分类。本发明与传统结构相比减少了规则和模糊操作的数量，提高了分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 规则 乳腺 癌细胞 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊规则集的乳腺癌细胞图像分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n训练阶段：/n获取多幅良性的和恶性的乳腺癌细胞图像，将其作为训练数据，从训练数据中提取乳腺癌细胞图像的特征参数；/n将乳腺癌细胞图像的特征参数输入遗传优化串型分层模糊规则库系统中训练，通过建立层次结构模型，选择变量，利用隶属函数的横向调整并对规则库系统进行优化，训练完成后得到乳腺癌病灶辅助诊断的模型；/n测试阶段：/n获取待检测的乳腺细胞图像，对该图像进行特征参数提取，并将提取的图像特征参数数据输入乳腺癌病灶辅助诊断的模型中进行检测，得到检测结果完成对乳腺细胞图像的分类。/n
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