基于模糊聚类的粪便镜检图像识别研究

基于模糊聚类的粪便镜检图像识别研究

作者:师大云端图书馆 时间:2016-10-27 分类:参考文献 喜欢:2104
师大云端图书馆

【摘要】医学镜检图像自动识别分析是生物医学工程所研究的重点及热点。粪便检测作为三大常规医疗检测项目之一,可以精确的判断出其中有无炎性产物、血细胞、寄生虫卵等。实现临床镜检细胞图像的自动识别与分析,可以有效地提高医学检验的效率,同时为医疗诊断提供精确地科学辅助决策信息,对临床诊断有着重要的意义。论文围绕粪便镜检图像识别关键技术展开深入研究,涉及图像预处理、图像分割、特征提取、模式识别和模糊聚类五个方面内容。对算法进行了实验和分析,实现了粪便镜检图像的识别和分类。论文主要工作如下:1.图像预处理方面,根据粪便镜检图像对象繁多,背景复杂,干扰噪声多等特点分析了主要的降质因素及噪声模型,结合图像特点设计了自适应中值滤波算法。通过图像增强方法在过滤图像背景噪声和脉冲噪声的同时,保留了图像中目标边缘信息,从而达到平滑图像的目的。2.图像分割方面,首先进行图像二值化,鉴于镜检细胞图像的多信息、多层次的特点采用边缘检测和阈值分割等方法,克服了细胞图像边缘断裂与粘连的现象,实现了图像有形成分的分割。3.特征提取方面,当图像分割完毕后,为了能够确定镜检图像中有形成分的参数特征,分别参考形态特征(面积、周长、圆形度等)、纹理特征(对比度、方差、二阶角距等)总共提取了18种特征参数,为聚类分析奠定基础。4.模式识别方面,本文给出了镜检图像有形成分模式识别的基本框架和任务,通过对比决策树算法和BP神经网络算法的性能,确立了最终的识别算法。5.模糊聚类方面,本文将特征提取得到的特征参数数据进行聚类分析,最后使用ISODATA聚类算法对参数特征数据集进行聚类,聚类后的所有类就是待识别成的分类(白细胞类、红细胞类等)最后通过神经网络模式识别方法和决策树模式识别方法确定目标成分。这种方法不需要对每一个待识别个体进行识别就可以达到分类识别的目的,取得了较好的识别分类效果。
【作者】陈国一;
【导师】刘白林;
【作者基本信息】西安工业大学,计算机应用技术,2014,硕士
【关键词】医学图像处理;模式识别;模糊聚类;ISODATA聚类;

【参考文献】
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