10、基于图像处理的癌细胞检测机器学习模型

基于图像处理的癌细胞检测机器学习模型

1. 引言

癌症是一种有害疾病，每年导致数百万人死亡。早期发现癌症十分困难，到晚期则难以治愈。癌症检测极具挑战性，因其涉及诸多需考量的特征。癌症最初由单个活细胞引发，细胞异常扩增，患者会出现症状，此时应进行检测以确定是否患病。

研究表明，在印度约32%的人一生中会患癌症，这与日常习惯如吸烟、饮酒和饮食习惯有关。随着医学和工程领域的发展，癌症治愈的可能性日益增加。癌症的早期检测有助于治疗和预防疾病，恶性程度有助于选择治疗方式。医学专家使用多种常见技术进行癌症检测，主要包括放射成像，该技术有助于监测疾病的传播和治疗进展，肿瘤成像能提供更准确多样的结果，不同的成像方法用于获取足够信息以确定合适的治疗方案。

2. 材料与方法

2.1 数字图像处理

图像处理对图像进行操作，提供增强后的图像并产生有用信息，它是一种信号处理，输入为图像，输出包含图像或相关特征。与信号处理相比，它支持广泛的算法，能去除噪声和失真。

数字图像处理支持多种变换，包括：
- 滤波
- 图像填充
- 仿射变换
- 恒等变换
- 反射变换
- 缩放变换
- 旋转变换
- 剪切变换

其应用包括：
- 图像重建
- 图像模糊与锐化
- 编码
- 传输
- 机器人视觉
- 医学领域
- 数码相机

在本文中，图像处理用于计算癌症类型的平均百分比。将输入图像切成12个片段，研究细胞特征并与正常细胞图像进行比较。

2.2