覆盖粗K均值聚类算法在白血病细胞核图像分割中的应用

"这篇研究论文探讨了一种名为覆盖基的粗糙K均值(CRKM)聚类算法在白血病细胞核图像分割中的应用。在白血病的诊断过程中，图像分割是至关重要的，因为它可以帮助识别原始细胞和非原始细胞。CRKM算法是基于覆盖的近似方法，用以替代传统的粗糙近似，从而提高分割效果的准确性和鲁棒性。该方法与传统的K均值、模糊C均值(FCM)和粗糙K均值(RKM)聚类算法进行了对比，结果显示CRKM在细胞核图像分割上表现出更好的性能。该研究是在2017年国际智能计算系统会议(ICICS 2017)上发表的，并在Elsevier的SSRN电子图书馆中被收录。" 在这篇论文中，作者提出了一种创新的图像分割策略，即覆盖基的粗糙K均值聚类算法。在白血病的诊断中，细胞核的形态分析对于区分不同类型细胞（如原始细胞和非原始细胞）至关重要。传统的分割技术可能会因为细胞的复杂性而遇到困难，而基于粗糙集的聚类算法则能更好地处理这些挑战。 覆盖基的粗糙K均值算法改进了粗糙K均值算法，通过引入覆盖的概念，增强了对数据不确定性和噪声的处理能力。在聚类过程中，覆盖基允许算法更灵活地定义和调整簇的边界，从而实现更精确的分割。与传统的K均值相比，CRKM能够处理不规则形状和大小的细胞核，同时对光照变化和背景噪声有更好的适应性。 模糊C均值(FCM)聚类算法虽然能够处理模糊边界，但在处理大量噪声或不规则形状时可能表现不佳。而粗糙K均值(RKM)聚类则考虑了数据的不确定性和不完整性，但可能在处理复杂覆盖情况时效率较低。CRKM通过结合覆盖和粗糙集的优势，提高了对图像中细胞核的分割精度，特别是在复杂和有噪声的环境下。 通过对这些方法的实验比较，研究证明了CRKM算法在白血病细胞核图像分割中的优越性，为医学图像处理领域提供了一种新的、有效的工具，有助于提升白血病早期诊断的准确性。未来的研究可能会进一步优化这种算法，或者将其应用于其他医学图像分析问题。