【摘要】：本文以宮頸細(xì)胞背景圖像作為研究對象,對宮頸細(xì)胞背景中的復(fù)雜背景進(jìn)行定義并分類,實(shí)現(xiàn)宮頸細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢測中的背景解析方法的研究。本文在研究宮頸細(xì)胞背景時(shí),采集足夠量的宮頸細(xì)胞背景圖像以及截取相應(yīng)背景中的細(xì)胞、塊狀物。首先提取相應(yīng)細(xì)胞和塊狀物的特征參數(shù),采用模糊聚類的方法對基底層和副基底層細(xì)胞進(jìn)行檢測,使用多截集分割方法對塊狀物覆蓋背景進(jìn)行分割。由于宮頸細(xì)胞背景的復(fù)雜性和多樣性,因此根據(jù)標(biāo)本的情況分別設(shè)計(jì)一套適應(yīng)于基底層、副基底層細(xì)胞背景和塊狀物覆蓋背景檢測的流程來實(shí)現(xiàn)對宮頸細(xì)胞背景的快速精準(zhǔn)識別。(1)分析中表層細(xì)胞、基底層細(xì)胞、副基底層細(xì)胞、塊狀物的來源和物理特征,得出中表層細(xì)胞、基底層細(xì)胞、副基底層細(xì)胞、塊狀物在視覺上的特征,進(jìn)而對比分析各類細(xì)胞在視覺上的差異性。(2)對基底層和副基底層細(xì)胞背景圖像檢測識別,首先從形態(tài)學(xué)的角度對背景中的細(xì)胞通過模糊聚類模型進(jìn)行檢測,并對基底層和副基底層細(xì)胞背景的具體情況研究定義,再采用多模式識別方法對整個(gè)背景圖像進(jìn)行判別。對塊狀物覆蓋背景圖像分析,首先對塊狀物的類型分類,由于各類型塊狀物的不一致性,建立多截集分割模型采用多截集分割方法對塊狀物背景分割。提取塊狀物相應(yīng)的特征參數(shù)對塊狀物背景進(jìn)行分割,得出塊狀物背景判別的檢測算法。(3)本文采用的多模式識別方法能夠提高背景判別的準(zhǔn)確率,同時(shí)降低漏檢率;多截集分割方法對塊狀物分割,與單閾值分割方法比較,可以提高分割速度,擴(kuò)大分割的區(qū)域范圍。(4)驗(yàn)證基底層和副基底層細(xì)胞背景、塊狀物背景解析方法的有效性。針對基底層和副基底層細(xì)胞背景圖像,首先需要確定基底層細(xì)胞和副基底細(xì)胞檢測的準(zhǔn)確率和誤檢率,再分析基底層和副基底層細(xì)胞背景判別準(zhǔn)確率和誤檢率。針對塊狀覆蓋背景圖像,首先需要對比多截集分割方法對塊狀物分割的準(zhǔn)確率和誤檢率,再分析塊狀物覆蓋背景判別準(zhǔn)確率和誤檢率。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R737.33;TP391.41
【圖文】：

是：丑小鴨代表的是白天鵝的幼小之間的區(qū)別會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于兩只白天鵝看，丑小鴨和其父母親之間的差計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與模式時(shí)對目標(biāo)系的最優(yōu)特征集合[14]。這也就是最好或最優(yōu)的表達(dá)特征，而特征針對不同的條件或問題有著不同所有問題解釋清楚[13]。以用 Venn 圖來表達(dá)模式與特征間的一個(gè)劃分，有助于將復(fù)雜事件15]。Venn 圖也可以直觀地闡述命所示是用文氏圖表示的丑小鴨定理f1

圖 3-1 宮頸細(xì)胞復(fù)雜背景圖如圖 3-1 是部分宮頸細(xì)胞的背景圖像，在上圖中例舉了基底層和副基底層細(xì)胞背景，微生物感染細(xì)胞背景，炎細(xì)胞背景，塊狀物覆蓋背景的圖像。在人眼視覺上對這些宮頸細(xì)胞背景圖像有一個(gè)較為直觀的感受。基底層和副基底層細(xì)胞背景：背景圖像主要是基底層細(xì)胞和副基底層細(xì)胞，并炎細(xì)胞背景圖塊狀物覆蓋背景圖

基底層細(xì)胞 副基底層細(xì)胞 中間層細(xì)胞 表層細(xì)胞圖 3-2 宮頸細(xì)胞成熟過程圖 3-2 所示的宮頸細(xì)胞是通過巴氏染色后的細(xì)胞圖。巴氏染色法：是使用蘇對細(xì)胞核染色呈深藍(lán)色，EA50 染料對細(xì)胞漿染色呈藍(lán)色或紅色（這與胞漿的堿性相關(guān)）。巴氏染色法的特點(diǎn)是細(xì)胞透明度好，結(jié)構(gòu)清晰，圖片色彩豐富而

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