醫(yī)學(xué)顯微細(xì)胞圖像提取和分割技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)的飛速發(fā)展,醫(yī)學(xué)圖像處理漸漸地在從人工識(shí)別向計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別的方向發(fā)展。醫(yī)學(xué)顯微細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)作為醫(yī)學(xué)輔助軟件,是圖像技術(shù)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相結(jié)合的新興產(chǎn)物。顯微細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別細(xì)胞圖像中的細(xì)胞,然后進(jìn)行形態(tài)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析和判斷,這可以大大節(jié)約診斷時(shí)間,并使遠(yuǎn)程診斷成為可能,所以開展顯微細(xì)胞圖像自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究具有重大現(xiàn)實(shí)意義。顯微細(xì)胞圖像自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)一般分為圖像預(yù)處理、圖像細(xì)胞提取、粘連細(xì)胞分割、細(xì)胞統(tǒng)計(jì)及修正4個(gè)步驟

2、。其中圖像細(xì)胞提取、粘連細(xì)胞分割在細(xì)胞圖像處理上都是技術(shù)難點(diǎn),特別是在圖像采集質(zhì)量不佳,清晰度不高的情況下,如何有效提高細(xì)胞識(shí)別的正確率是近年來顯微細(xì)胞圖像處理技術(shù)的一個(gè)瓶頸。圖像噪聲影響、圖像提取效果不佳、粘連分割困難等諸多因素的約制。論文在最為關(guān)鍵的圖像細(xì)胞提取和粘連細(xì)胞分割2個(gè)方面的技術(shù)上進(jìn)行了改進(jìn)。圖像細(xì)胞提取即對(duì)圖像中目標(biāo)的提取過程。該部分首先介紹了論文所采用的細(xì)胞提取方法的理論基礎(chǔ),并分析了傳統(tǒng)方法的局限性,在此基礎(chǔ)上,提出

3、了一種基于閾值處理的改進(jìn)的目標(biāo)提取算法;粘連細(xì)胞分割即對(duì)所提取的目標(biāo)進(jìn)行分割。該部分首先介紹了分水嶺分割算法,并說明了其用于粘連細(xì)胞分割的優(yōu)勢(shì)所在。然后分析了傳統(tǒng)分水嶺分割方法處理細(xì)胞分割的缺點(diǎn)所在,在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于分水嶺的改進(jìn)粘連分割算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法的改進(jìn)取得了不錯(cuò)的效果。細(xì)胞信息統(tǒng)計(jì)及修正主要對(duì)細(xì)胞分割后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。其中細(xì)胞信息統(tǒng)計(jì)包括細(xì)胞統(tǒng)計(jì)、細(xì)胞形態(tài)統(tǒng)計(jì)(面積、圓度、長寬比、矩形度)和細(xì)胞色度統(tǒng)計(jì)等;細(xì)胞修正主要