血细胞形态学检验与识别技术研究
发布时间：2020-12-25 13:38
血细胞中包含红细胞、白细胞和血小板等,而白细胞的形态学检验是临床诊断提供有力的依据,具有广阔应用前景。目前,利用人工镜检的方式观察血细胞载玻片是普遍现状,但是人工对白细胞进行分类是枯燥和低效的,通过图像处理和模式识别等技术实现白细胞检测的自动化和智能化是当前的发展趋势。本文基于运动控制平台、彩色CCD相机、光学显微镜和高性能计算机搭建全自动血细胞检测系统,采用高效的图像采集方案并结合自动聚焦技术,获取高质量的白细胞显微图像,通过图像分割分类算法实现白细胞图像在线识别。采集图像方面,在低倍镜下利用二维离散小波定位单细胞层区域,并利用斑点检测的方法定位白细胞,然后在油镜下对定位的白细胞进行图像采集。图像分割算法方面,针对计算机显微视觉图片的特点,通过筛选图像颜色模型,选取符合人眼观察的HSI颜色模型进行白细胞与背景图像的精确剥离。对比研究多种图像分割算法,区域生长算法在HSI模型的H通道上表现出良好的分割性能,满足下一步分割需求。在细胞核和细胞浆的提取方面,在白细胞背景剥离的基础上,对RGB模型B通道白细胞图像利用大津法(otsu)实现白细胞核和白细胞浆的提取。分类识别方面,建立了白细胞形...
【文章来源】：北方工业大学北京市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法预测2D三向的蛋白质结构[J]. 夏慧芳,郭雨珍,江宏昊. 生物信息学. 2019(01)
[2]基于深度学习的视频跟踪研究进展综述[J]. 戴凤智,魏宝昌,欧阳育星,金霞. 计算机工程与应用. 2019(10)
[3]融合局部纹理特征的核密度估计运动目标检测[J]. 金静,党建武,翟凤文,王阳萍,申东,张振海. 吉林大学学报(工学版). 2019(02)
[4]卷积神经网络在MRI图像诊断中的应用[J]. 王洋,刘积仁,赵大哲,邱道云. 东北大学学报(自然科学版). 2019(02)
[5]基于核函数的稀疏属性选择算法[J]. 张善文,文国秋,张乐园,李佳烨. 计算机科学. 2019(02)
[6]基于聚类分析和决策树的“一库多级”水电站日调度方法[J]. 申建建,张楠男,程春田,张聪通. 中国电机工程学报. 2019(03)
[7]平行因子结合支持向量机对多环芳烃的荧光检测[J]. 王书涛,吴兴,朱文浩,李明珊. 光学学报. 2019(05)
[8]基于朴素贝叶斯机器学习的PI3K抑制剂预测研究[J]. 罗瑶,宋衍琳,尚瑾玲,王领. 中国新药杂志. 2019(01)
[9]基于BP神经网络的无约束优化方法[J]. 董志贵,王福林,宋庆凤,吴志辉. 统计与决策. 2019(01)
[10]基于小波去噪和梯度校正的分水岭图像分割技术研究[J]. 周小明. 数学杂志. 2019(04)
硕士论文
[1]基于ARM的指针式仪表读数识别算法研究与实现[D]. 刘家宝.华北电力大学 2018
[2]仿生智能计算技术及其在医学图像分割中的应用研究[D]. 李哲.西北工业大学 2017
[3]白细胞图像的特征提取与分类算法研究[D]. 张敏淑.中国计量大学 2016
[4]基于模糊聚类的彩色图像分割算法研究[D]. 郑朋.陕西师范大学 2016
[5]基于颜色特征向量的无线胶囊内窥镜图像出血检测研究[D]. 陈淑芳.重庆大学 2016
[6]基于神经网络的病理图像融合识别研究与实现[D]. 王玉山.武汉理工大学 2010
本文编号：2937759
【文章来源】：北方工业大学北京市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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非中．细胞层图像比单细胞层图像在水平高频系数Ｌ／７，和垂直高频系数／％子??带中包含史多的高频能景。根据这？特征，设定高频能量阈值即可确定出单细胞??层区域，如图２－７、图２－８所示。??Ｖ５ｊ???１．５ｊ???????????Ｉ??Ｉ??Ｉ??１?■??－??—??０?５?１????－０．５?０?５??－１?｝■■???？［（？）?！??０Ｌｗ??????０?０＿２?０?４?００?０．８?１?°０?０２?０．４?０４?００?１??阁２－６?ｈａｒｒ小波函数和尺度函数??－??．?；?．??＾?：?■：－：??Ａ－－＂?，－＾ｖ，?：?？??■??．．??．??，?＊??：＝．．．．丫?．?？?．?．??？??，??？?．??霉??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法预测2D三向的蛋白质结构[J]. 夏慧芳,郭雨珍,江宏昊. 生物信息学. 2019(01)
[2]基于深度学习的视频跟踪研究进展综述[J]. 戴凤智,魏宝昌,欧阳育星,金霞. 计算机工程与应用. 2019(10)
[3]融合局部纹理特征的核密度估计运动目标检测[J]. 金静,党建武,翟凤文,王阳萍,申东,张振海. 吉林大学学报(工学版). 2019(02)
[4]卷积神经网络在MRI图像诊断中的应用[J]. 王洋,刘积仁,赵大哲,邱道云. 东北大学学报(自然科学版). 2019(02)
[5]基于核函数的稀疏属性选择算法[J]. 张善文,文国秋,张乐园,李佳烨. 计算机科学. 2019(02)
[6]基于聚类分析和决策树的“一库多级”水电站日调度方法[J]. 申建建,张楠男,程春田,张聪通. 中国电机工程学报. 2019(03)
[7]平行因子结合支持向量机对多环芳烃的荧光检测[J]. 王书涛,吴兴,朱文浩,李明珊. 光学学报. 2019(05)
[8]基于朴素贝叶斯机器学习的PI3K抑制剂预测研究[J]. 罗瑶,宋衍琳,尚瑾玲,王领. 中国新药杂志. 2019(01)
[9]基于BP神经网络的无约束优化方法[J]. 董志贵,王福林,宋庆凤,吴志辉. 统计与决策. 2019(01)
[10]基于小波去噪和梯度校正的分水岭图像分割技术研究[J]. 周小明. 数学杂志. 2019(04)
硕士论文
[1]基于ARM的指针式仪表读数识别算法研究与实现[D]. 刘家宝.华北电力大学 2018
[2]仿生智能计算技术及其在医学图像分割中的应用研究[D]. 李哲.西北工业大学 2017
[3]白细胞图像的特征提取与分类算法研究[D]. 张敏淑.中国计量大学 2016
[4]基于模糊聚类的彩色图像分割算法研究[D]. 郑朋.陕西师范大学 2016
[5]基于颜色特征向量的无线胶囊内窥镜图像出血检测研究[D]. 陈淑芳.重庆大学 2016
[6]基于神经网络的病理图像融合识别研究与实现[D]. 王玉山.武汉理工大学 2010
本文编号：2937759
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