本文關(guān)鍵詞：自動(dòng)化血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分析及分類(lèi)關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自動(dòng)化血細(xì)胞的形態(tài)學(xué)分析與識(shí)別,已經(jīng)成為臨床診斷、病理分析以及治療的重要手段。它可以幫助血液學(xué)家診斷疾病,如白血病和血液癌癥等。白細(xì)胞識(shí)別的傳統(tǒng)方法是抽取人體血液,經(jīng)染色制成血涂片,由醫(yī)學(xué)專(zhuān)家在顯微鏡下對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析和分類(lèi),依據(jù)分析和分類(lèi)的結(jié)果判斷疾病。這種傳統(tǒng)的鏡檢方法效率比較低,對(duì)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的要求比較高,識(shí)別結(jié)果依賴(lài)人的主觀判斷,在臨床血液病診斷上,存在很大的局限性。開(kāi)發(fā)一個(gè)自動(dòng)化血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分析和識(shí)別系統(tǒng),利用計(jì)算機(jī)對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行自動(dòng)化形態(tài)學(xué)分析和分類(lèi),在臨床醫(yī)學(xué)中具有廣闊的應(yīng)用前景。依靠圖像處理和模式識(shí)別技術(shù),對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析及識(shí)別的研究比較多,但目前在市場(chǎng)上,尚沒(méi)有自動(dòng)化血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分析與識(shí)別儀器應(yīng)用于臨床試驗(yàn)。這是由于目前存在的白細(xì)胞分割或識(shí)別算法存在很多的不足。諸如不能很好的解決復(fù)雜的白細(xì)胞粘連問(wèn)題,白細(xì)胞分割和識(shí)別精度低或算法魯棒性尚不能滿意等。本文針對(duì)以上問(wèn)題,提出了一種自動(dòng)化血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分析和識(shí)別的算法,旨在開(kāi)發(fā)出一套血細(xì)胞自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)。本文對(duì)血細(xì)胞樣本圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析及分類(lèi)的處理,主要包括四個(gè)大的方面：細(xì)胞庫(kù)的建立,白細(xì)胞的分割,特征提取,白細(xì)胞識(shí)別。因人體質(zhì)、人年齡、疾病種類(lèi)、光照、染色條件及采集硬件設(shè)備等的不同,細(xì)胞樣本圖像的質(zhì)量也不盡相同。本文控制光強(qiáng)條件,疾病種類(lèi)(正常外周血,M3患者,M5患者),采集多于10人的血細(xì)胞圖像建立細(xì)胞樣本庫(kù)。本文采用兩種方法對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行分割,一種是控制光照強(qiáng)度范圍基于顏色空間與數(shù)學(xué)運(yùn)算的白細(xì)胞分割方法,另一種是不受光照強(qiáng)度影響基于Mean shift聚類(lèi)和自適應(yīng)閾值分割技術(shù)的白細(xì)胞分割方法,同時(shí)本文采用了一種改進(jìn)的分水嶺變換方法分割復(fù)雜的粘連白細(xì)胞。本文從形態(tài)、顏色及紋理等方面選取特征參數(shù)來(lái)表征白細(xì)胞,本著數(shù)量少,可靠,獨(dú)立和可區(qū)分的特征提取原則將特征參數(shù)送入分類(lèi)器對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別。白細(xì)胞分類(lèi)是一個(gè)多分類(lèi)問(wèn)題。本文分析多種分類(lèi)器算法如隨機(jī)森林、K-近鄰、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的性能優(yōu)缺點(diǎn),選擇隨機(jī)森林與K-近鄰相結(jié)合的分類(lèi)策略對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。本文旨在提出一種自動(dòng)化血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分析及分類(lèi)算法,本課題建立了自己的細(xì)胞樣本庫(kù)；通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,本文算法能解決復(fù)雜的白細(xì)胞粘連問(wèn)題,適用于多種細(xì)胞樣本庫(kù)圖像的分割且有較高的分割率；本文選擇的特征能很好的表征不同類(lèi)型白細(xì)胞；本文所選擇的白細(xì)胞識(shí)別策略識(shí)別率高于傳統(tǒng)的算法。
【關(guān)鍵詞】：顏色空間 Mean shift聚類(lèi) 分水嶺變換 隨機(jī)森林 K-近鄰
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;R446.1
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀15-17
• 1.3 課題研究的目的和內(nèi)容17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 課題準(zhǔn)備19-25
• 2.1 課題樣本的選取與說(shuō)明19-20
• 2.1.1 課題的樣本采集19-20
• 2.1.2 樣本說(shuō)明20
• 2.2 前期的工作準(zhǔn)備20-23
• 2.2.1 白細(xì)胞基礎(chǔ)知識(shí)20-22
• 2.2.2 白細(xì)胞形態(tài)學(xué)先驗(yàn)信息的獲取22-23
• 2.3 軟件系統(tǒng)算法流程圖23-25
• 第三章 白細(xì)胞的分割25-47
• 3.1 概述25-27
• 3.2 算法基礎(chǔ)27-32
• 3.2.1 RG色度空間27-28
• 3.2.2 CMYK顏色空間28-29
• 3.2.3 Mean shift聚類(lèi)算法29-30
• 3.2.4 傳統(tǒng)的分水嶺分割30-31
• 3.2.5 形態(tài)學(xué)操作31-32
• 3.3 白細(xì)胞核的分割32-35
• 3.3.1 白細(xì)胞核分割32-33
• 3.3.2 白細(xì)胞核團(tuán)的獲取方法33-35
• 3.4 白細(xì)胞的分割35-41
• 3.4.1 基于顏色空間與數(shù)學(xué)運(yùn)算的白細(xì)胞分割方法35-38
• 3.4.2 基于Mean shift聚類(lèi)和自適應(yīng)閾值分割的白細(xì)胞分割方法38-41
• 3.5 復(fù)雜粘連白細(xì)胞分割新方法41-42
• 3.6 后處理42-44
• 3.7 分割結(jié)果評(píng)估44-45
• 3.8 本章小結(jié)45-47
• 第四章 白細(xì)胞特征提取47-55
• 4.1 細(xì)胞圖像裁剪47-48
• 4.2 形態(tài)學(xué)特征提取48-50
• 4.3 紋理特征的提取50-53
• 4.3.1 灰度共生矩陣50-51
• 4.3.2 維小波變換51-53
• 4.4 顏色特征的提取53-55
• 第五章 分類(lèi)器的設(shè)計(jì)55-66
• 5.1 常用分類(lèi)器介紹55-60
• 5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)55-57
• 5.1.2 隨機(jī)森林57-58
• 5.1.3 K-近鄰58-59
• 5.1.4 支持向量機(jī)59-60
• 5.2 分類(lèi)策略的選擇60-64
• 5.2.1 分類(lèi)性能比較60-63
• 5.2.2 分類(lèi)策略63-64
• 5.3 本章小結(jié)64-66
• 第六章 系統(tǒng)框架和軟件界面的設(shè)計(jì)66-69
• 6.1 系統(tǒng)組成66
• 6.2 軟件界面設(shè)計(jì)66-68
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析68-69
• 第七章 總結(jié)與展望69-72
• 7.1 課題總結(jié)69-71
• 7.2 課題展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 致謝77-78
• 攻讀碩士研究生期間研究成果78-79
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表79

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本文編號(hào)：466154