本文關鍵詞：人體糞便中的生物細胞自動識別技術的研究

  更多相關文章： 生物細胞 圖像處理 形態(tài)學分割 模糊識別 BP神經網絡

【摘要】：糞便是人體的主要分泌物,糞便中的生物細胞狀況反映了病人生理狀態(tài)的病理變化情況。糞便的雜質較多,常規(guī)適用于血液、尿液環(huán)境的生物細胞自動檢測方法不能在糞便環(huán)境下使用�，F今醫(yī)院主要使用人工目測結合化學試劑進行糞便日常常規(guī)檢測,這種方法的檢測結果基本取決于醫(yī)生的個人判斷,具有極大的隨機性。而據我們查閱國內外重要數據庫的結果,關于人體糞便中紅、白細胞的自動檢測技術國內外未見報道。本文提出了一種基于圖像處理技術的人體糞便中生物細胞自動檢測算法來代替現在最常用的人工鏡檢方法。該算法主要針對人體糞便環(huán)境中的紅、白細胞實現自動檢測。為了保證后續(xù)紅、白細胞可獨立檢測性,本算法將兩種細胞的檢測分開使其互相獨立,并且,基于紅、白細胞的特性及出現頻率,本算法將檢測順序確定為先檢測紅細胞,再檢測白細胞。由于人體糞便環(huán)境復雜,雜質較多,本文引入分割方法如閾值分割、邊緣分割對樣本圖像進行處理,分析各種算法在糞便環(huán)境中的適用程度并對算法進行評估。數學形態(tài)學分割方法性能優(yōu)越,故本文將其作為生物細胞檢測初始分割提取細胞部分的核心算法。檢測紅細胞的主要方法是基于神經網絡改進的模糊識別算法。模糊聚類算法可以得出疑似紅細胞樣本對紅細胞聚類的隸屬度并以此作為關鍵判斷條件,但隸屬度函數的確立一直是模糊聚類算法中的一大難題。本文將BP神經網絡引入模糊識別算法,使用神經網絡對隸屬度函數進行擬合。另外,紅細胞在拍攝圖像時會產生偏轉,從而導致圖片中紅細胞的形態(tài)發(fā)生變化。由于偏轉紅細胞與雜質相似,所以本文在偏轉紅細胞的判斷上引入多層圖像比對進行進一步檢測。白細胞的形態(tài)相對固定且其特征鮮明,本文提取白細胞的特征值,通過對特征值的判斷來檢測白細胞,與紅細胞相同,白細胞也引入多層圖像進行進一步的判斷。最后,對本文提出的自動檢測算法進行編程,并對程序進行優(yōu)化加速及性能測試,在保證檢測結果的基礎上使檢測速度提升五倍以上。本文提出的自動檢測方法真陽性率高達98%,而假陽性率也減少到8%,且該方法具有較好的魯棒性,同時速度達到單個樣本16s,滿足了醫(yī)院快速檢測的要求,具有一定的現實意義。
【關鍵詞】：生物細胞 圖像處理 形態(tài)學分割 模糊識別 BP神經網絡
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 細胞自動識別發(fā)展史及現狀11-13
• 1.3 課題研究內容、技術路線、關鍵問題13
• 1.4 論文安排13-15
• 第二章 人體糞便中生物細胞識別的醫(yī)學基礎15-19
• 2.1 顯微圖片標本制備及圖像采集15
• 2.2 人體糞便中生物細胞識別的內容及臨床意義15-18
• 2.2.1 紅細胞的形態(tài)特征及臨床意義15-17
• 2.2.2 白細胞的形態(tài)特征及臨床意義17-18
• 2.3 本章小結18-19
• 第三章 生物細胞的圖像分割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)學分割33-36
• 3.4 本章小結36-37
• 第四章 生物細胞自動識別技術37-58
• 4.1 生物細胞自動識別技術簡述37-39
• 4.2 細胞特征提取39-41
• 4.3 基于模糊識別和BP神經網絡的紅細胞自動識別技術41-56
• 4.3.1 基于部分特征的初始篩選41-42
• 4.3.2 模糊模式識別42-48
• 4.3.3 BP神經網絡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胞自動識別技術56-57
• 4.4.1 白細胞特征篩選56
• 4.4.2 基于多層圖像的最終選擇56-57
• 4.5 本章小結57-58
• 第五章 人體糞便中生物細胞自動識別技術優(yōu)化及結果分析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 加速結果總結62
• 5.2 醫(yī)院樣本測試及結果分析62-67
• 5.3 本章小結67-68
• 第六章 結論與展望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71-75
• 攻讀碩士學位期間取得的成果75-76

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