血细胞显微图像处理与分类识别技术的研究

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血细胞显微图像处理是医学图像处理中的一个重要分支,也一直是生物医学工程研究中一个十分活跃的领域。医学上的许多发展都离不开显微图像处理。血细胞图像处理工作主要集中在两个方面:重叠细胞的分割和白细胞的分类识别。在前人研究工作的基础上,本文对细胞显微图像处理中的分割、特征提取及其识别技术作了较为深入的研究,针对细胞显微图像的特点,设计了一些有效的算法和系统解决方案来解决血细胞图像的分割和分类识别问题。  对于重叠细胞分割,本文首先介绍了前人提出的几种重叠细胞分割算法并进行比较分析;在此基础上,提出了改进的分割算法――基于圆形度和面积因子的弧弦比分割算法,从而有效的提高了重叠细胞分割的准确度;为了提高重叠细胞分割的精度,设计了一种单线分割重叠细胞方案;在算法的程序实现时,结合一种数据结构的设计给出一种快速算法;最后给出实验结果。  对于白细胞的提取和分类,在前人的基础上,本文对系统结构设计、白细胞自动检出、细胞图像的分割、特征提取和分类器的设计等方面进行了初步的研究和实验。针对血液白细胞显微图像的计算机自动分析与识别系统特征,给出一个白细胞分类识别解决方案:根据白细胞图像的彩色特征的将白细胞区域检测出来;在确定细胞核的基础上,参照本文提出的基于圆形度和面积因子的判别算法,确定每个细胞核所对应的白细胞区域,成功地分割出单个的白细胞区域;在已经提取出的单个白细胞图像中提取出彩色特征、几何特征和灰度纹理特征,并选用BP神经网络分类器,确定所得细胞的种类;最后给出实验结果。  通过实验,从红细胞的计数和五类白细胞的分类情况来看,本文提出的算法和解决方案的最终效果基本上还是令人满意的,提高了细胞测量精度和自动化程度,达到了设计的目的。
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