【摘 要】
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宫颈癌是目前医学难以攻克的课题之一,宫颈癌的筛查对于降低发病率和死亡率具有重要意义,早期的筛查可以有效地保护女性的健康。目前来说,宫颈细胞图片技术是应用比较广泛的检测识别技术,它具有制片速度较快、涂片质量高等优点。在薄层细胞自动辅助检测系统中,细胞图像的自动分割是整个系统的基础,因此有效分割重叠的细胞图像是图像分类识别的关键,对于提升整个系统的分割准确度具有十分重要的作用。因此本文以薄层细胞为基础
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宫颈癌是目前医学难以攻克的课题之一,宫颈癌的筛查对于降低发病率和死亡率具有重要意义,早期的筛查可以有效地保护女性的健康。目前来说,宫颈细胞图片技术是应用比较广泛的检测识别技术,它具有制片速度较快、涂片质量高等优点。在薄层细胞自动辅助检测系统中,细胞图像的自动分割是整个系统的基础,因此有效分割重叠的细胞图像是图像分类识别的关键,对于提升整个系统的分割准确度具有十分重要的作用。因此本文以薄层细胞为基础对重叠宫颈细胞图像的分割问题进行研究。首先,对宫颈细胞图像进行前期处理,通过使用高斯模型对前景对象进行建模,然后根据函数单调性选择理想阈值来提取细胞前景图像,根据细胞特点对细胞图像运用形态学操作,进行图像增强和去噪,消除细胞在染色过程中的杂质和复杂背景。其次,通过对细胞核的形态特征分析,采用一种改进的基于分块阈值和自适应阈值相结合的细胞核分割方法。该方法把细胞核的分割按照初分割和再分割两步来进行,即在初分割结束之后进入细胞筛选分类过程,然后进入再分割部分进行二次分割,每一部分都通过细胞核的特点进行改进,根据细胞核形状特征来进行分类和分割,实现了细胞核的精确分割,准确性和分割效果有了很大的提升。然后,提出一种基于稀疏边缘检测的细胞图像分割方法。该方法根据细胞的特点把寻找细胞质边缘的过程划分为两个步骤:即强边缘与弱边缘,把细胞的边缘用一系列稀疏的边缘点来表示。模型首先定位细胞与背景图像之间的强边缘作为基础轮廓,利用基于边缘的动态搜索策略来寻找弱边缘,以得到的边缘点作为基础轮廓,使用Snake主动轮廓模型求解函数极小值逼近细胞真实轮廓,最终达到分割细胞质的目的。对所设计的方法进行仿真和实验,经实验表明,本文提出的方法相比GVF(Gradient Vector Flow)Snake算法和分水岭算法分割效果更好,在分割准确性上有很大的提升。
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