本文關(guān)鍵詞：外周血白細胞分割和識別的算法研究

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【摘要】：本文主要研究了白細胞分割和識別的相關(guān)算法.白細胞是人體免疫系統(tǒng)中重要組成部分.臨床上通過觀察不同類別白細胞的數(shù)量、所占比例及其形態(tài)變化來診斷造血系統(tǒng)疾病.因此,白細胞的檢測是血常規(guī)檢測中的一項重要指標.白細胞形態(tài)學自動識別系統(tǒng)是一個用于自動化鏡檢的系統(tǒng),即是用圖像處理和模式識別的算法實現(xiàn)白細胞分割和識別.由于白細胞種類多,并且其形態(tài)千變?nèi)f化,因此,白細胞分割和識別是一個富有挑戰(zhàn)性的問題.本文基于白細胞分割和分類展開了研究和討論.主要包括基于多特征非線性組合的白細胞分割算法的研究與改進、基于白細胞定位的分割算法的研究與改進和基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的白細胞分類算法的研究.具體內(nèi)容如下：1.對基于多特征非線性組合的白細胞分割算法進行了改進.由于白細胞有明確的分割邊界,我們將多個特征以非線性的方式組合,使其更適合白細胞分割.同時,為了簡化非線性組合參數(shù)的訓練,我們在非線性組合模型的輸出和訓練目標之間建立了一個中間變量,以迭代的方式逐步調(diào)整目標變量.實驗結(jié)果表明,非線性迭代的學習方法是有效的.在對分割效果評估的過程中,我們根據(jù)中間變量,提出了一個基于邊界的F測度.相對于基于區(qū)域的F測度,該測度更適用于類似白細胞這種有明確的分割目標的圖片.2.針對紅細胞和血小板等在白細胞分割過程中的干擾,我們提出了基于白細胞定位的分割算法.即,首先定位出白細胞的位置,然后在包含白細胞的子圖上對白細胞進行分割.對于白細胞定位,我們根據(jù)白細胞的大小選擇幾個不同尺寸的檢測窗口,然后依據(jù)檢測窗口內(nèi)部和周圍像素的特征去定位白細胞.對于細胞核分割,我們提出了自適應(yīng)閾值算法,通過分析包含白細胞子圖的灰度直方圖自適應(yīng)的選取閾值.實驗表明,基于定位的分割算法可以提高分割精度,同時提出的自適應(yīng)閾值對不同白細胞圖片庫具有魯棒性.對于細胞質(zhì)分割,我們將白細胞的定位算法和需要人工交互的GrabCut算法結(jié)合.省去了GrabCut算法中需要人工標注的過程,從而實現(xiàn)了白細胞自動分割.3.現(xiàn)有的白細胞分類算法主要依據(jù)檢驗科醫(yī)生識別經(jīng)驗,提取白細胞的特征,并用各種分類器對其識別分類.但是,由于白細胞本身特征和特征描述的差異等,現(xiàn)有的分類算法并不適合更多類別的白細胞識別.因此,需要尋找表示和分類能力更強的分類器.本文將深度卷積網(wǎng)絡(luò)引入白細胞識別領(lǐng)域,設(shè)計了一個用于白細胞識別的深度卷積網(wǎng)絡(luò).實驗結(jié)果表明,對比現(xiàn)有的白細胞分類算法,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅有明顯優(yōu)勢,同時還有很大的提升空間.
【關(guān)鍵詞】：白細胞分割 白細胞定位 白細胞分類 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：中國計量學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R446.1;TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-15
• 1 緒論15-18
• 1.1 研究背景及意義15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)17-18
• 2 白細胞分割算法18-23
• 2.1 引言18
• 2.2 基于閾值的分割算法18-20
• 2.2.1 閾值直方圖法19
• 2.2.2 最大類間方差(Otsu算法)19-20
• 2.2.3 基于Gram-Schmidt正交化的白細胞分割算法20
• 2.3 基于聚類和分類的分割算法20-21
• 2.4 基于邊緣檢測的分割算法21-22
• 2.4.1 分水嶺算法21-22
• 2.4.2 梯度向量流算法22
• 2.5 組合算法22
• 2.6 本章小結(jié)22-23
• 3 基于多特征非線性組合的白細胞分割算法23-37
• 3.1 引言23
• 3.2 基于多特征檢測的圖像分割23-26
• 3.2.1 多特征檢測24-25
• 3.2.2 譜特征25
• 3.2.3 分割25-26
• 3.3 非線性組合和迭代學習26-32
• 3.3.1 隨機權(quán)網(wǎng)絡(luò)26-27
• 3.3.2 非線性組合27-28
• 3.3.3 迭代學習28-30
• 3.3.4 基于邊界的F測度30-31
• 3.3.5 分割結(jié)果31-32
• 3.4 實驗結(jié)果與分析32-35
• 3.4.1 實驗參數(shù)設(shè)置32-33
• 3.4.2 實驗分析33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 4 基于白細胞定位的分割算法37-52
• 4.1 引言37
• 4.2 目標特征提取37-40
• 4.2.1 梯度幅度38
• 4.2.2 白細胞和鄰接區(qū)域的特征對比38-40
• 4.3 白細胞定位40-43
• 4.3.1 檢測窗口的尺寸40
• 4.3.2 支持向量機40-41
• 4.3.3 正樣本與負樣本41-42
• 4.3.4 定位結(jié)果42-43
• 4.4 細胞核分割43-45
• 4.5 細胞質(zhì)分割45-46
• 4.6 實驗結(jié)果與分析46-49
• 4.6.1 實驗數(shù)據(jù)46
• 4.6.2 實驗分析46-49
• 4.7 本章小結(jié)49-52
• 5 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白細胞分類算法52-59
• 5.1 引言52
• 5.2 白細胞分類算法52-54
• 5.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-57
• 5.3.1 卷積層54-56
• 5.3.2 池化層56
• 5.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)56-57
• 5.4 實驗結(jié)果與分析57-58
• 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置57-58
• 5.4.2 實驗分析58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 6 結(jié)論與展望59-61
• 6.1 研究總結(jié)59
• 6.2 進一步需要開展的工作59-61
• 參考文獻61-66
• 作者簡歷66

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本文編號：724320