宮頸癌是目前醫(yī)學(xué)難以攻克的課題之一,宮頸癌的篩查對(duì)于降低發(fā)病率和死亡率具有重要意義,早期的篩查可以有效地保護(hù)女性的健康。目前來(lái)說(shuō),宮頸細(xì)胞圖片技術(shù)是應(yīng)用比較廣泛的檢測(cè)識(shí)別技術(shù),它具有制片速度較快、涂片質(zhì)量高等優(yōu)點(diǎn)。在薄層細(xì)胞自動(dòng)輔助檢測(cè)系統(tǒng)中,細(xì)胞圖像的自動(dòng)分割是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ),因此有效分割重疊的細(xì)胞圖像是圖像分類(lèi)識(shí)別的關(guān)鍵,對(duì)于提升整個(gè)系統(tǒng)的分割準(zhǔn)確度具有十分重要的作用。因此本文以薄層細(xì)胞為基礎(chǔ)對(duì)重疊宮頸細(xì)胞圖像的分割問(wèn)題進(jìn)行研究。首先,對(duì)宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行前期處理,通過(guò)使用高斯模型對(duì)前景對(duì)象進(jìn)行建模,然后根據(jù)函數(shù)單調(diào)性選擇理想閾值來(lái)提取細(xì)胞前景圖像,根據(jù)細(xì)胞特點(diǎn)對(duì)細(xì)胞圖像運(yùn)用形態(tài)學(xué)操作,進(jìn)行圖像增強(qiáng)和去噪,消除細(xì)胞在染色過(guò)程中的雜質(zhì)和復(fù)雜背景。其次,通過(guò)對(duì)細(xì)胞核的形態(tài)特征分析,采用一種改進(jìn)的基于分塊閾值和自適應(yīng)閾值相結(jié)合的細(xì)胞核分割方法。該方法把細(xì)胞核的分割按照初分割和再分割兩步來(lái)進(jìn)行,即在初分割結(jié)束之后進(jìn)入細(xì)胞篩選分類(lèi)過(guò)程,然后進(jìn)入再分割部分進(jìn)行二次分割,每一部分都通過(guò)細(xì)胞核的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)細(xì)胞核形狀特征來(lái)進(jìn)行分類(lèi)和分割,實(shí)現(xiàn)了細(xì)胞核的精確分割,準(zhǔn)確性和分割效果有了很大的提升。... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 宮頸細(xì)胞診斷系統(tǒng)的發(fā)展
        1.2.2 細(xì)胞圖像分割技術(shù)的發(fā)展
    1.3 主要工作與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文的主要工作
        1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基本細(xì)胞圖像分割方法
    2.1 基本圖像分割方法
        2.1.1 閾值法
        2.1.2 大津法
        2.1.3 分水嶺法
    2.2 細(xì)胞圖像分割的特點(diǎn)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的基于分塊閾值和自適應(yīng)閾值結(jié)合的細(xì)胞核分割
    3.1 細(xì)胞圖像預(yù)處理
        3.1.1 高斯平滑處理
        3.1.2 圖像背景降噪
    3.2 改進(jìn)的基于分塊閾值和自適應(yīng)閾值結(jié)合的細(xì)胞核分割
        3.2.1 系統(tǒng)總體框架
        3.2.2 改進(jìn)的分塊閾值分割
        3.2.3 改進(jìn)的自適應(yīng)閾值分割
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于稀疏邊緣檢測(cè)的重疊細(xì)胞分割
    4.1 細(xì)胞邊緣點(diǎn)模型
    4.2 重疊細(xì)胞圖像預(yù)處理
        4.2.1 細(xì)胞核提取
        4.2.2 細(xì)胞區(qū)域增強(qiáng)
        4.2.3 細(xì)胞邊緣粗提取
    4.3 基于稀疏邊緣檢測(cè)的重疊宮頸細(xì)胞分割
        4.3.1 定位基礎(chǔ)輪廓
        4.3.2 邊緣環(huán)形動(dòng)態(tài)搜索
        4.3.3 細(xì)胞邊緣輪廓提取
    4.4 細(xì)胞圖像分割的實(shí)驗(yàn)與評(píng)價(jià)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源
        4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]《2016年NCCN宮頸癌臨床實(shí)踐指南》解讀[J]. 龔靜,張軍.  中國(guó)全科醫(yī)學(xué). 2016(27)
[3]宮頸癌防治研究進(jìn)展[J]. 張燕茹,王月云,劉植華.  中國(guó)腫瘤. 2015(12)
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碩士論文
[1]基于GVF Snake的宮頸細(xì)胞圖像分割算法及分類(lèi)識(shí)別的研究[D]. 劉艷紅.廣西師范大學(xué) 2016
[2]一種改進(jìn)的K-MEANS聚類(lèi)彩色圖像分割方法[D]. 牛少敏.遼寧師范大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3192278