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摘要
在辅助医学诊疗方面，机器学习方法由于操作简单、识别准确率高而被广泛应用在医学细胞图像识别中。细胞图像处理的关键是细胞边缘的提取，而细胞图像中存在重叠、细小颗粒杂质的复杂现象，因此选择一个合适的轮廓提取算法十分必要。提出了一种新型的轮廓提取算法，该轮廓提取方法可以获得细胞的精确轮廓，从而更有利于细胞的边缘提取。并在公开的数据集中进行了仿真比较，通过观察正确率、灵敏度、特异度、阳性预测率和阴性预测率等5个评价指标，发现该算法得到了较高的准确率，从而有效降低了人工识别的难度，对于人工智能识别医疗细胞具有较为重要的推广意义。
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单位河南工业贸易职业学院
