基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血液細(xì)胞圖像分割方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。其中的計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療外科技術(shù)以及計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注，尤其是在醫(yī)學(xué)顯微圖像處理方面。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)顯微檢測，它的工作效率低、工作強(qiáng)度大，存在主觀的觀察誤差，對檢測員的技術(shù)水平要求較高；加之它只能通過顯微攝影進(jìn)行圖像記錄，不能對圖像進(jìn)行必要的處理，不能快速存貯和再現(xiàn)，更不能通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)距離傳輸圖像信息，因而已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不適應(yīng)信息時(shí)代發(fā)展的新要求。而現(xiàn)代光電轉(zhuǎn)換、計(jì)算機(jī)硬

2、件、數(shù)據(jù)和圖像處理軟件等技術(shù)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)真彩色數(shù)字化醫(yī)學(xué)顯微圖像的顯示。在此基礎(chǔ)上，針對血液細(xì)胞的具體觀測要求，將難以觀測的顯微鏡視場光學(xué)圖像變成顯示在計(jì)算機(jī)屏幕的大面積、高亮度、真彩色的經(jīng)過自動(dòng)識別的圖像，以減輕專業(yè)技術(shù)人員在顯微鏡下從成千上萬個(gè)目標(biāo)中尋找、觀測、捕捉異常小體等的勞動(dòng)強(qiáng)度，并對觀測細(xì)胞進(jìn)行定量的色彩、形態(tài)等參數(shù)的分析和統(tǒng)計(jì)，輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)療診斷，使現(xiàn)代發(fā)展的迫切要求。本論文的研究工作主要圍繞著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像處理

3、技術(shù)展開的，重點(diǎn)探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于彩色血液細(xì)胞識別的可行性，并且用VC¨實(shí)現(xiàn)了基于本方法的彩色細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)。 本論文第二章介紹了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造進(jìn)行詳細(xì)的闡述，并介紹了幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了全面的討論，并提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法。第三章介紹了數(shù)字圖像處理的基本知識，并對彩色圖像的處理方法作了詳細(xì)的闡述，詳細(xì)分析了色彩和形態(tài)學(xué)在圖像分割中的應(yīng)用，對不同的彩色空

4、間的閾值分割效果作了比較，并在此基礎(chǔ)上提出了從彩色和形態(tài)兩個(gè)方面來對圖像進(jìn)行分割的方法。第四章闡述了目標(biāo)特征提取的選取準(zhǔn)則和提取方法，給出了統(tǒng)計(jì)分類理論的基本內(nèi)容和基于目標(biāo)面積分布的幾種統(tǒng)計(jì)識別方法。第五章給出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)的工作原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。給出了軟件實(shí)現(xiàn)的過程，并對細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)操作進(jìn)行了簡單的介紹。 本論文主要有以下創(chuàng)新點(diǎn)： 1.將HIS色彩空間和RGB色彩空間下單通道的圖像閾值分割效果進(jìn)行