本文關(guān)鍵詞：細(xì)胞核自動(dòng)分割及級(jí)聯(lián)分類

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【摘要】：在腫瘤的診斷中,細(xì)胞病理學(xué)診斷是最常用的方法之一,能確定腫瘤的良性惡性,組織學(xué)類型、分化程度以及惡性腫瘤的擴(kuò)散與轉(zhuǎn)移等。在疾病發(fā)展的早期,細(xì)胞及組織解剖形態(tài)的變化較為細(xì)微,為了辨識(shí)這些細(xì)微的變化,病理科醫(yī)生常需要通過(guò)顯微鏡仔細(xì)觀察病理標(biāo)本,這一工作不僅耗時(shí)而且工作強(qiáng)度非常大。此外,對(duì)這些細(xì)微變化的判別缺乏客觀的標(biāo)準(zhǔn),很大程度上依賴于病理科醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),這對(duì)他們提出了極高的要求。如果能夠借助計(jì)算機(jī)對(duì)顯微圖像中的細(xì)胞及組織進(jìn)行自動(dòng)分析,將能夠有效地提高診斷效率,減少病理醫(yī)生的工作負(fù)荷及可能出現(xiàn)的漏診、誤診。本文致力于自動(dòng)病理掃描分析系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究,以實(shí)現(xiàn)癌癥細(xì)胞核的自動(dòng)分割及級(jí)聯(lián)分類為目標(biāo),在細(xì)胞核的分割,特征計(jì)算與選擇,識(shí)別分類這三個(gè)方面,開(kāi)展了深入的研究,具體為：在細(xì)胞核分割方面,采用局部自適應(yīng)閾值分割方法進(jìn)行細(xì)胞核分割,并對(duì)得到的二值圖像,采用形態(tài)學(xué)腐蝕一膨脹技術(shù)進(jìn)行修正,然后采用種子填充算法,獲得獨(dú)立的細(xì)胞核區(qū)域。在局部閾值分割的基礎(chǔ)上,采用凸包算法進(jìn)行分割,獲得細(xì)胞核的二維凸包。在特征參數(shù)計(jì)算與選擇方面,主要提取了細(xì)胞核圖像的形態(tài)特征、光密度特征、紋理特征和針對(duì)凸包設(shè)計(jì)的其他類特征,總計(jì)107個(gè)特征參數(shù)。然后,采用主成分分析(PCA)算法對(duì)原始特征向量降維,同時(shí)采用隨機(jī)森林對(duì)特征重要性進(jìn)行排序,并對(duì)比分析了這兩種方法對(duì)分類結(jié)果的影響。在細(xì)胞核的識(shí)別分類方面,構(gòu)造了基于Adaboost-SVM級(jí)聯(lián)分類器,同時(shí)針對(duì)細(xì)胞病理樣本中存在的多類雜質(zhì),設(shè)計(jì)了相應(yīng)的SVM分類器,并將這些SVM分類器級(jí)聯(lián)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種方法都能取得較好的分類效果。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R730.4;TP391.41

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本文編號(hào)：1254374