宫颈细胞形态学检测中的背景解析方法及应用

发布时间：2020-07-16 03:18

【摘要】：本文以宫颈细胞背景图像作为研究对象,对宫颈细胞背景中的复杂背景进行定义并分类,实现宫颈细胞形态学检测中的背景解析方法的研究。本文在研究宫颈细胞背景时,采集足够量的宫颈细胞背景图像以及截取相应背景中的细胞、块状物。首先提取相应细胞和块状物的特征参数,采用模糊聚类的方法对基底层和副基底层细胞进行检测,使用多截集分割方法对块状物覆盖背景进行分割。由于宫颈细胞背景的复杂性和多样性,因此根据标本的情况分别设计一套适应于基底层、副基底层细胞背景和块状物覆盖背景检测的流程来实现对宫颈细胞背景的快速精准识别。(1)分析中表层细胞、基底层细胞、副基底层细胞、块状物的来源和物理特征,得出中表层细胞、基底层细胞、副基底层细胞、块状物在视觉上的特征,进而对比分析各类细胞在视觉上的差异性。(2)对基底层和副基底层细胞背景图像检测识别,首先从形态学的角度对背景中的细胞通过模糊聚类模型进行检测,并对基底层和副基底层细胞背景的具体情况研究定义,再采用多模式识别方法对整个背景图像进行判别。对块状物覆盖背景图像分析,首先对块状物的类型分类,由于各类型块状物的不一致性,建立多截集分割模型采用多截集分割方法对块状物背景分割。提取块状物相应的特征参数对块状物背景进行分割,得出块状物背景判别的检测算法。(3)本文采用的多模式识别方法能够提高背景判别的准确率,同时降低漏检率;多截集分割方法对块状物分割,与单阈值分割方法比较,可以提高分割速度,扩大分割的区域范围。(4)验证基底层和副基底层细胞背景、块状物背景解析方法的有效性。针对基底层和副基底层细胞背景图像,首先需要确定基底层细胞和副基底细胞检测的准确率和误检率,再分析基底层和副基底层细胞背景判别准确率和误检率。针对块状覆盖背景图像,首先需要对比多截集分割方法对块状物分割的准确率和误检率,再分析块状物覆盖背景判别准确率和误检率。
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R737.33;TP391.41
【图文】：

模式图,属性集合,模式,白天鹅

是：丑小鸭代表的是白天鹅的幼小之间的区别会远远大于两只白天鹅看，丑小鸭和其父母亲之间的差计机器学习算法与模式时对目标系的最优特征集合[14]。这也就是最好或最优的表达特征，而特征针对不同的条件或问题有着不同所有问题解释清楚[13]。以用 Venn 图来表达模式与特征间的一个划分，有助于将复杂事件15]。Venn 图也可以直观地阐述命所示是用文氏图表示的丑小鸭定理f1

复杂背景,背景,背景图像,基底层

图 3-1 宫颈细胞复杂背景图如图 3-1 是部分宫颈细胞的背景图像，在上图中例举了基底层和副基底层细胞背景，微生物感染细胞背景，炎细胞背景，块状物覆盖背景的图像。在人眼视觉上对这些宫颈细胞背景图像有一个较为直观的感受。基底层和副基底层细胞背景：背景图像主要是基底层细胞和副基底层细胞，并炎细胞背景图块状物覆盖背景图

成熟过程,细胞,巴氏染色

基底层细胞副基底层细胞中间层细胞表层细胞图 3-2 宫颈细胞成熟过程图 3-2 所示的宫颈细胞是通过巴氏染色后的细胞图。巴氏染色法：是使用苏对细胞核染色呈深蓝色，EA50 染料对细胞浆染色呈蓝色或红色（这与胞浆的碱性相关）。巴氏染色法的特点是细胞透明度好，结构清晰，图片色彩丰富而

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