淋巴癌细胞粘连分割新算法：基于边界标记图的凹点检测

本文研究的是一篇关于"粘连细胞分割新方法"的学术论文，由张佳佳和刘岚两位作者合作完成。张佳佳作为学生，专注于通信与信息系统，而刘岚教授则在图像处理和嵌入式系统领域有深厚研究，担任论文的通信联系人，邮箱地址为whekon@163.com，两人均来自武汉理工大学信息工程学院。 传统淋巴癌医学细胞图像分割方法在面对复杂背景时常常表现不佳，导致粘连细胞的误分割问题突出。这在实际临床分析和研究中是一个挑战，因为准确的粘连细胞分割对于疾病诊断和治疗具有重要意义。目前，虽然市场上存在多种粘连细胞分割算法，但这些方法往往受到限制，未能有效解决这个问题。 论文的核心贡献在于提出了一种创新的粘连细胞分割策略，即利用边界标记图技术。边界标记图是一种图形表示，通过识别和追踪细胞边缘的特征，特别是那些凹点，来区分粘连细胞和其他背景或邻近细胞。这种方法的优势在于其能够更精确地定位和分割粘连细胞，减少误分和漏分的情况。 实验部分展示了新方法的有效性，通过对比传统方法和新方法在实际淋巴癌医学细胞图像上的应用，结果显示新方法能显著提高分割精度，有效地减少了粘连细胞的产生，从而为医学研究提供了一种更可靠的技术手段。 论文的关键术语包括"粘连细胞"、"边界标记图"以及"凹点"，这些概念在文中起到了核心支撑作用。此外，论文还引用了中图分类号TP751，表明其属于计算机科学与信息技术领域的图像处理子方向。 这篇论文针对粘连细胞分割的难题提出了一个创新的解决方案，对于提升医学图像分析的准确性和效率具有重要的学术价值。通过深入理解边界标记图和凹点在细胞分割中的作用，读者可以进一步了解如何在实际应用中优化和改进粘连细胞的分割算法。