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使用局部强度和纹理特征的机器学习方法StepForest，通过随机森林图像matlab代码实现对结肠组织学图像中腺体的分割
资源介绍
随机森林图像matlab代码步步森林
StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法
为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。
该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。
为了测试该算法，使用了GlaS
@
MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。
可在上述网站的“下载”标签下下载。
使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：-
haralickTextureFeatures由Rune
Monzel（）
Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas
Trahearn和Adnan
Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。
可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息
这项研究是由Rupali
Khatun进行的。
这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（