26、细胞图像恶性肿瘤识别与源相机识别技术解析

细胞图像恶性肿瘤识别与源相机识别技术解析

在当今科技飞速发展的时代，医学图像分析和数字图像取证领域取得了显著的进展。本文将深入探讨细胞图像恶性肿瘤识别以及源相机识别这两个重要的研究方向，介绍相关的方法、实验结果以及技术优势。

细胞图像恶性肿瘤识别

在细胞图像恶性肿瘤识别方面，前人已经做出了不少有价值的研究。Mitra等人提出了基于超像素的细胞学图像分割方法，应用了各向异性扩散、DBscan、模糊C均值等多种形态学和聚类算法，从分割后的细胞核中提取特征，最终在支持向量机（SVM）分类器上达到了91%的准确率。Agrawal等人则在CT扫描图像中应用人工蜂群（ABC）算法诊断宫颈癌，使用ABC和SVM（高斯核）进行特征选择和分类，准确率高达99%。

数据集描述

本次实验的细胞图像来自西孟加拉邦的Theism诊断中心，由配备奥林巴斯三目显微镜的CMOS相机以40倍放大倍数采集。实验使用了94个良性样本和109个恶性样本，由于细胞图像数量较少，数据集按75%、13%和12%的比例划分为训练集、测试集和验证集。

提出的方法

为了解决特征选择的难题，研究采用了人工电场算法（AEFA）。AEFA是一种基于静电学库仑定律的元启发式优化算法，库仑定律指出两个带电粒子之间的静电引力或斥力与它们电荷量的乘积成正比，与它们之间距离的平方成反比。在AEFA中，粒子的电荷量被视为评估种群的适应度因子，粒子在搜索空间中的位置被视为优化问题的解。

特征选择算法的工作流程如下：
1. 从给定的特征空间中，根据优化算法选择特征子集。
2. 计算所选特征的适应度值。
3. 使用优化算法修改特征。