题目：肠癌切片图像的分类、分割和聚类

肠癌是现今导致人类死亡的四大癌症之一。快速准确的诊断是治疗癌症的有效途径。病理学诊断是人类公认的最准确可靠的诊断方法，但传统的病理学诊断需要病理专家积累大量丰富的经验，耗时耗力。数字化病理切片的诞生，使得人类利用计算机辅助诊断的方法对癌症切片图像分析成为了可能。目前，关于该问题的研究大多只着重于特征提取、分类、分割和聚类中的某一或两个方面。基于此，我们搭建了完整的系统，实现对肠癌切片图像的分类、分割和聚类。

在本文中通过对大量肠癌切片图像的分析，提取了：基于RGB、Lab、HSV三个颜色空间和二值化后的颜色特征；基于灰度共生矩阵的纹理特征；基于SIFT、HOG和欧拉数的形状特征。利用图像的灰度特征结合SVM分类器，构建了简单而有效的肠癌二分类系统。在二分类的基础上进一步研究肠癌的多分类，首次提出用多标签的思想解决肠癌的多分类问题，并利用一对多SVM、一对一SVM和结构化SVM三种多分类方法作为对照实验。实验结果表明，在利用所有特征集的情况下，多标签分类方法的准确率（precision）、召回率（recall）和F-值分别为：73.7%、68.2%和70.8%，该分类结果的F值比一对多SVM高出14.1%，比一对一SVM8.6%，比结构化SVM高出4%。因此多标签的分类方法在处理肠癌切片图像的分类时明显优于其它方法。

本文借助最小生成树算法为分类器提供丰富的邻域信息，首次将隐条件随机场应用于肠癌病理切片图像的分割，并利用条件随机场、multiboost和SVM作为对照实验。实验结果表明，在结合最小生成树信息的基础上隐条件随机场的准确率、召回率和F-值分别为：93.8%、92.6%和93.2%，该结果的F-值比multiboost高出10.8%，比SVM高出11.5%。因此隐条件随机场在处理肠癌切片图像的分割时非常有效。最后我们用LLOYD、ELKAN和ANN的三种k均值聚类算法对分割的结果进行聚类，并将实验结果映射成彩色图像。

利用计算机辅助诊断的技术对肠癌切片图像进行分析，减轻了医生的工作量，同时使病理学图像的诊断更客观，提高了诊断的效率和准确率。