基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理的尿沉渣識別系統(tǒng)研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)圖像處理是一門新興技術(shù)，是圖像處理研究領(lǐng)域的一個重要方向，隨著生物科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，生物醫(yī)學(xué)圖像處理的應(yīng)用也越來越廣泛。尿沉渣顯微鏡檢驗是臨床檢驗的一項重要手段，傳統(tǒng)的光學(xué)顯微鏡觀察是單人目視，這種方式的工作強度大，主觀性強，而且主要集中于有形成分的定性檢查，不利于臨床的定量診斷。利用計算機系統(tǒng)進(jìn)行尿沉渣顯微圖像的處理和分析，極大的提高臨床檢驗的效率，降低臨床檢驗人員的勞動強度外，同時對醫(yī)院的信息化、疾病診斷判別的標(biāo)準(zhǔn)化提供了有益

2、的幫助，也給醫(yī)療資源共享、遠(yuǎn)程會診提供了便利。本文在總結(jié)當(dāng)前國內(nèi)外尿沉渣圖像處理與成分識別研究發(fā)展的基礎(chǔ)上，從理論和實踐兩方面，對尿沉渣圖像的增強、分割、特征提取和分類器設(shè)計等方面進(jìn)行了一系列的研究，提出了一套完整有效的圖像處理和成分識別的方案。 為了能夠?qū)δ虺猎行纬煞诌M(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析，關(guān)鍵取決于能否對圖像進(jìn)行正確的分割。在圖像預(yù)處理階段經(jīng)對比實驗發(fā)現(xiàn)，自適應(yīng)wiener濾波比中值濾波能夠更好的保存有形成分的邊界信息，有利于

3、后續(xù)分割處理。針對尿沉渣有形成分自身特點，對傳統(tǒng)的分割算法進(jìn)行了改進(jìn)。高倍鏡下的圖像采用基于Canny邊緣檢測算子的分割方法，可以成功的將紅細(xì)胞、白細(xì)胞和結(jié)晶分割出來；低倍鏡下的圖像采用基于二維OTSU自適應(yīng)分割方法，可以成功的將上皮細(xì)胞和管型分割出來。 為了提高尿沉渣有形成分的識別率，首先建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于成分識別，并在此基礎(chǔ)上引入了模糊推理系統(tǒng)。將專家識別的經(jīng)驗融入到模糊推理系統(tǒng)中的“if-then”規(guī)則之中，建立了多