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目的 评价基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法的临床应用价值,并寻求最佳图像压缩比。方法利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)和奇异值分解法(singular value decomposition, SVD)两种经典矩阵算法,对低、中、高分化的宫颈癌组织免疫组化染色图像及HE染色图像进行压缩重建,并采用峰值信噪比和结构相似度针对图像重建质量进行评价。结果 PCA重建图像压缩比为10.18(保留53个主成分)时,低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别为43.84±0.43、43.27±0.25、43.71±0.49,压缩图像结构相似度分别为0.964±0.004、0.963±0.006、0.965±0.005;HE染色图像峰值信噪比均值分别为43.41±0.78、42.95±1.03、43.52±0.69,压缩图像结构相似度分别为0.953±0.010、0.949±0.015、0.960±0.007。SVD重建图像压缩比为10.00(保留128个奇异值)时,低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别... 相似文献
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