基于MATLAB的强化学习与多分类器集成肺癌细胞病理图像诊断系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一套肺癌细胞病理图像智能诊断系统，通过自动分割与重叠细胞分离处理，提取40维形态学特征，并集成四种分类器进行精确诊断。系统融合强化学习技术，可提高诊断准确性，同时支持识别未定型癌细胞。

详 情 说 明

基于强化学习与多分类器集成的智能化肺癌细胞病理图像诊断系统

项目介绍

本项目是一个先进的肺癌细胞病理图像智能诊断系统，旨在通过人工智能技术辅助医疗诊断。系统采用强化学习驱动的图像分割算法和创新的重叠细胞分离技术，结合多分类器集成策略，实现对肺癌细胞病理图像的精准识别与分类。系统能够自动提取40维细胞形态学特征，并提供详细的诊断分析报告，显著提升病理诊断的效率与准确性。

功能特性

• 自动化识别与分类：对肺部病灶穿刺细胞学涂片数字图像进行自动化肺癌细胞识别与阴阳性分类。
• 智能图像分割：运用强化学习算法实现细胞图像的自动分割，并采用改进样条模型进行重叠细胞的有效分离。
• 多维特征分析：提取40维细胞形态学特征，进行多维度量化分析。
• 集成智能诊断：集成贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、K紧邻（KNN）及决策树四种分类器，通过集成学习进行最终诊断。
• 未定型细胞处理：支持对未定型癌细胞进行相似度比对与分类建议。
• 诊断效能统计：提供全面的临床诊断准确率统计，包括识别率、假阳性率、假阴性率等指标。
• 大规模图像库管理：支持对大规模细胞病理图像库进行高效的智能管理、检索与分析。
• 结果可视化：生成细胞图像分割、特征提取过程以及诊断结果的可视化报告。

使用方法

1. 准备数据：将肺部细胞病理切片扫描图像（支持常见格式如TIFF, JPEG, PNG等）放入指定输入目录。确保训练数据集包含准确的细胞类别标注。
2. 系统配置：根据实际环境调整系统参数配置文件（如分类器参数、图像处理参数等）。
3. 运行主程序：执行系统主入口程序，启动自动化诊断流程。
4. 获取结果：程序运行完毕后，在输出目录下查看生成的诊断报告、分类结果、统计报告及可视化图像。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本), macOS (10.14 或更高版本)
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本，需安装Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 内存：推荐 16 GB RAM 或以上，处理大规模图像时建议 32 GB。
• 存储空间：至少 10 GB 可用磁盘空间用于安装和缓存。
• 显卡：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速计算）。

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口与调度中心，主要负责整合并顺序调用图像读取与预处理、基于强化学习的细胞图像分割、重叠细胞分离、细胞形态学特征提取、等距映射降维、多分类器集成诊断、未定型细胞相似度比对、诊断结果统计分析以及各类报告和可视化结果的生成等全部核心功能模块，最终完成从输入图像到输出诊断报告的端到端自动化处理流程。