标签：algorithm 计算机视觉 机器学习 pattern recognition
文章题目是《Learning-based mitotic cell detection in histopathological images》
原理：分为个步骤，第一，分割出候选有丝分裂细胞；第二，利用纹理等特征检测出有丝分裂细胞。
这篇文章读起来挺简单的，都是我们所熟悉的，本文使用了两个开源工具，”ilastik”和”CellCognition” 。
1、分割出候选有丝分裂细胞
一个基于像素的分类器为候选集产生一个概率图，然后使用阈值进行分割。这一步骤中我们采用”ilastik”开源工具来实现。
第二，利用纹理等特征检测出有丝分裂细胞
上一步骤中可以产生一个候选集，我们使用已有的训练样本的纹理，强度，形状等特征训练SVM，然后利用SVM分类器在候选集上检测出有丝分裂的细胞。”CellCognition”工具在这一步骤中用来为训练样本做标记。
整个过程如下：
检测乳腺癌细胞中的有丝分裂（4）,布布扣,bubuko.com
标签：algorithm 计算机视觉 机器学习 pattern recognition
原文地址：http://blog.csdn.net/u012671431/article/details/37376349
