基于B样条和改进deBoor-Coz方法的重叠细胞区域重构

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在生物学和医学上,细胞分析非常普遍和重要,因此需要大量的细胞玻片来进行观察。比如在肺癌的早期诊断中,常常通过穿刺的方法取得一定量的肺部细胞,然后进行染色、涂片等工作。可见,细胞玻片的制作是一项操作精细,技术含量高的工作,对工作人员的要求较高,有经验的医生与没经验的医生在制片水平上存在着较大的差异。为了减少主观干扰,提高工作效率,减少医生的负担,近年来,借助图像处理技术来进行细胞分析已成为研究与应用的热点。首先通过显微镜采集细胞图像,然后将图像中的细胞逐一提取出来,进行特征提取和分类识别。但由于制片水平的差异,经常会出现多个细胞粘连或重叠在一起的情况,因此只有准确地将重叠细胞分离开来,才能获得细胞特征。本文B样条和改进deBoor-Cox方法的重叠细胞区域重构进行分析,探讨了算法设计,对其实验结果进行讨论,针对细胞图像中可能出现的细胞重叠问题,本文提出了一种边缘重构的方法,去模拟细胞未重叠时可能的形状。这样做的目的是避免传统细胞分离算法所产生的误差,以提供更加准确的细胞特征信息。
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