【摘 要】
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医学图像自动分析是当前国际上正在发展的一门新兴学科,是人工智能领域中一个极为重要的方面,亦是人和机器(计算机等),基础理论和应用技术之间的接口领域.由于生命科学中的各
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医学图像自动分析是当前国际上正在发展的一门新兴学科,是人工智能领域中一个极为重要的方面,亦是人和机器(计算机等),基础理论和应用技术之间的接口领域.由于生命科学中的各种图像,尤其活体图像十分复杂,没有统一的模式,并具有非线性、时变性和不确定性的特点,实现智能分析的难度,要比其它领域大得多.随着现代医学对细胞和组织结构和功能研究的不断深入,快速、准确的分析越来越依赖于量化分析和智能识别.图像分割作为量化和智能分析的基础,其结果极大地影响图像后续处理的质量.近年来,图像分割技术及其在医学图像处理中的应用已经成为研究的热点和难点.该论文涉及医学图像处理的两个重要研究领域,图像分割和模式识别.首先深入地从理论上进行了图像分割算法的研究,然后将其同模式识别理论结合起来用于医学图像的智能分析.该论文获得的主要研究结果有以下几方面:提出基于面积形态学的最大熵边缘探测算子.在尺度选择上,确立最大熵原则,自适应地产生合适的尺度,自动地求得最大熵化的阈值.在对噪声不敏感的情况下,准确地获得边界定位.该方法为医学图像的信息处理提供一种有效的、自动的新方法.基于水平集的方法,提出了在均匀一致性度量的基础上重新定义速度项,使扩张曲线在目标边界附近中止,而且还能加快扩张曲线的速度.进一步在理论上阐明可控制滤波器作为分割的速度项的可行性.首次将小波分析和数学形态学方法应用于处理埃尔托型霍乱细菌EVC图像,有效地实现了给定图像的边缘检测,探测出细胞壁缺陷型表面纳米结构的形态定量参数,获得了生物医学方面有重要意义的结论,阐明了EVC为何能以变异形式越冬,并成为翌年再流行的来源.基于模糊集合理论、数学形态学和计算机掩模快速扫描方法,建立了氟化物对人牙釉质矿物影响的自动定量分析方法和软件.获得龋齿损伤各层脱矿深度、类型和脱矿量等特征参数,对牙病变的机理和防龋研究有着重要意义.运用软数学形态学的多种算子,提取了肺癌细胞核的特征图像,获得肺癌细胞核形态学特征的多种形态参数,从而实现了小细胞癌、大细胞癌、鳞状细胞癌和腺细胞癌四种类型肺癌细胞的识别和最小距离法的自动分类.这对于肺癌病理学研究、临床辅助诊断和治疗效果的评估,有着重要价值.该论文在理论和应用研究中建立了新的算法和方法,并建立了相应的软件,为医学图像信息处理与自动分析提供了重要的工具.
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