医学细胞显微图像分割与识别技术的研究

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随着计算机技术的发展,计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。对医学细胞显微图像分割与识别方法的研究成为当今图像分析领域的前沿课题。在医学研究和临床诊断中,尤其在缺少专家的情况下对医学细胞图像的分割与识别具有十分重要的意义。本文以免疫组化染色的胃腺癌细胞显微图像为主要研究对象,重点研究了胃腺癌免疫组化细胞图像的若干分割技术和区域特征识别技术。本文的主要研究成果如下:1.对胃腺癌免疫组化细胞图像进行色度学分析,研究表明阳性细胞图像的每一个像素的R分量大于B分量;阴性细胞图像的每一个像素的R分量小于B分量。由此色度学准则对胃腺癌免疫组化细胞图像进行粗分割,得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。粗分割后的阳性细胞图像进行平滑滤波,去掉部分噪声干扰。2.将上述步骤得到的图像分别用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子、Canny算子进行边缘检测找到癌细胞的边缘。用距离变换的分水岭分割算法将重叠或者粘连的细胞边缘分割出来,此算法出现了过分割现象。因此提出基于改进距离标记的分水岭分割算法对可疑重叠区域进行分割,得到较为准确的癌细胞区域轮廓边界。3.提取出胃腺癌细胞面积、周长、长径、短径、近圆度、色度特征等参数信息,为后续的胃腺癌细胞图像识别奠定了良好的基础。4.基于提取的癌细胞样本的信息参数,采用BP神经网络分类识别方法对胃腺癌细胞进行识别,得到较好的识别率。实验证明,本研究有效地提高了对于医学研究和临床诊断中诊断的效率和准确率,并在腺癌细胞表征方面也具有重要意义。
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