TY - Jour A2 - Ruscito，Ilary Au - Su，Jie Au - Xu，Xuan Au - He，Yongjun Au - Song，Jinming Py - 2016 DA - 2016/05/19 Ti - 通过两种自动检测宫颈癌细胞水平级联分类系统SP - 9535027 VL - 2016 AB - 我们提出了一种自动检测从薄液相基细胞学载玻片捕获的图像中的宫颈癌细胞的方法。我们选择了来自120种不同薄液体基于细胞学的图像中的20,000个细胞，其包括5000个上皮细胞（正常2500，异常2500），淋巴细胞，中性粒细胞和垃圾细胞。我们首先提出了28个功能，包括20个形态特征和8个纹理特征，基于每个细胞类型的特性。然后，我们使用了两个分类器的两级级联集成系统，将宫颈细胞分类为正常和异常的上皮细胞。结果表明，当单独使用C4.5分类器或LR（LR：逻辑回归）分类器时，分别为宫颈上皮细胞的识别率分别为92.7％和93.2％;当使用两级级联集成分类器系统时，识别率明显高（95.642％）。所提出的自动两级级联分类系统的假负率和假阳性率（1.44％）也远低于传统的PAP涂片评论。SN - 2210-7177 UR - HTTPS://Doi.org/10.1155/2016/9535027 DO - 10.1155/2016/9535027 JF - 分析蜂窝病理学PB - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -