本文關(guān)鍵詞：人體糞便中的生物細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究

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【摘要】：糞便是人體的主要分泌物,糞便中的生物細(xì)胞狀況反映了病人生理狀態(tài)的病理變化情況。糞便的雜質(zhì)較多,常規(guī)適用于血液、尿液環(huán)境的生物細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)方法不能在糞便環(huán)境下使用。現(xiàn)今醫(yī)院主要使用人工目測(cè)結(jié)合化學(xué)試劑進(jìn)行糞便日常常規(guī)檢測(cè),這種方法的檢測(cè)結(jié)果基本取決于醫(yī)生的個(gè)人判斷,具有極大的隨機(jī)性。而據(jù)我們查閱國(guó)內(nèi)外重要數(shù)據(jù)庫的結(jié)果,關(guān)于人體糞便中紅、白細(xì)胞的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)國(guó)內(nèi)外未見報(bào)道。本文提出了一種基于圖像處理技術(shù)的人體糞便中生物細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)算法來代替現(xiàn)在最常用的人工鏡檢方法。該算法主要針對(duì)人體糞便環(huán)境中的紅、白細(xì)胞實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。為了保證后續(xù)紅、白細(xì)胞可獨(dú)立檢測(cè)性,本算法將兩種細(xì)胞的檢測(cè)分開使其互相獨(dú)立,并且,基于紅、白細(xì)胞的特性及出現(xiàn)頻率,本算法將檢測(cè)順序確定為先檢測(cè)紅細(xì)胞,再檢測(cè)白細(xì)胞。由于人體糞便環(huán)境復(fù)雜,雜質(zhì)較多,本文引入分割方法如閾值分割、邊緣分割對(duì)樣本圖像進(jìn)行處理,分析各種算法在糞便環(huán)境中的適用程度并對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割方法性能優(yōu)越,故本文將其作為生物細(xì)胞檢測(cè)初始分割提取細(xì)胞部分的核心算法。檢測(cè)紅細(xì)胞的主要方法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的模糊識(shí)別算法。模糊聚類算法可以得出疑似紅細(xì)胞樣本對(duì)紅細(xì)胞聚類的隸屬度并以此作為關(guān)鍵判斷條件,但隸屬度函數(shù)的確立一直是模糊聚類算法中的一大難題。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入模糊識(shí)別算法,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行擬合。另外,紅細(xì)胞在拍攝圖像時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏轉(zhuǎn),從而導(dǎo)致圖片中紅細(xì)胞的形態(tài)發(fā)生變化。由于偏轉(zhuǎn)紅細(xì)胞與雜質(zhì)相似,所以本文在偏轉(zhuǎn)紅細(xì)胞的判斷上引入多層圖像比對(duì)進(jìn)行進(jìn)一步檢測(cè)。白細(xì)胞的形態(tài)相對(duì)固定且其特征鮮明,本文提取白細(xì)胞的特征值,通過對(duì)特征值的判斷來檢測(cè)白細(xì)胞,與紅細(xì)胞相同,白細(xì)胞也引入多層圖像進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。最后,對(duì)本文提出的自動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行編程,并對(duì)程序進(jìn)行優(yōu)化加速及性能測(cè)試,在保證檢測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上使檢測(cè)速度提升五倍以上。本文提出的自動(dòng)檢測(cè)方法真陽性率高達(dá)98%,而假陽性率也減少到8%,且該方法具有較好的魯棒性,同時(shí)速度達(dá)到單個(gè)樣本16s,滿足了醫(yī)院快速檢測(cè)的要求,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】：生物細(xì)胞 圖像處理 形態(tài)學(xué)分割 模糊識(shí)別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;R446.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究的背景和意義10-11
• 1.2 細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別發(fā)展史及現(xiàn)狀11-13
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線、關(guān)鍵問題13
• 1.4 論文安排13-15
• 第二章 人體糞便中生物細(xì)胞識(shí)別的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)15-19
• 2.1 顯微圖片標(biāo)本制備及圖像采集15
• 2.2 人體糞便中生物細(xì)胞識(shí)別的內(nèi)容及臨床意義15-18
• 2.2.1 紅細(xì)胞的形態(tài)特征及臨床意義15-17
• 2.2.2 白細(xì)胞的形態(tài)特征及臨床意義17-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第三章 生物細(xì)胞的圖像分割19-37
• 3.1 圖像分割的概念19-20
• 3.2 圖像分割算法20-33
• 3.2.1 閾值分割算法20-27
• 3.2.2 邊緣分割算法27-33
• 3.3 形態(tài)學(xué)分割33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 生物細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)37-58
• 4.1 生物細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)述37-39
• 4.2 細(xì)胞特征提取39-41
• 4.3 基于模糊識(shí)別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)41-56
• 4.3.1 基于部分特征的初始篩選41-42
• 4.3.2 模糊模式識(shí)別42-48
• 4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-55
• 4.3.4 基于多層圖像的最終篩選55-56
• 4.4 基于特征篩選的白細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)56-57
• 4.4.1 白細(xì)胞特征篩選56
• 4.4.2 基于多層圖像的最終選擇56-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 人體糞便中生物細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)優(yōu)化及結(jié)果分析58-68
• 5.1 程序優(yōu)化及加速58-62
• 5.1.1 CUDA加速58-61
• 5.1.2 OpenMP加速61-62
• 5.1.3 加速結(jié)果總結(jié)62
• 5.2 醫(yī)院樣本測(cè)試及結(jié)果分析62-67
• 5.3 本章小結(jié)67-68
• 第六章 結(jié)論與展望68-70
• 6.1 本文的主要工作68
• 6.2 后續(xù)研究工作建議68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果75-76

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本文編號(hào)：813453