前列腺腺腔和腺泡细胞核的自动化分割识别

发布时间：2021-08-26 20:53

　　随着社会的发展,医疗水平在不断的提高,人们的饮食和生活也在不断的改善。就在公众将更多注意力投向胃癌、肝癌等疾病的时候,来自前列腺的隐疾,却悄然地成为威胁中老年男性健康的头号杀手。目前,穿刺病理检查是前列腺癌诊断中最可靠准确的手段。但是,单纯依靠人工进行检查需要投入大量的人力和物力,耗费大量的时间。近几年来随着科学技术水平的提高,计算机辅助诊断技术得到了快速发展。大量的研究表明,使用计算机辅助诊断技术可以进一步提高病理诊断的准确性。本文做了前列腺腺腔和腺泡细胞核的自动化分割识别方面的研究,根据广州军区广州总医院病理科医生的需求,提出一种基于图像分割、特征提取、分类识别相结合的方法实现前列腺腺腔和细胞核的自动化分割识别,用于前列腺癌的辅助诊断。具体步骤如下：1)首先对前列腺病理图像进行分割,以得到前列腺组织的腺腔和细胞核。其中腺腔区域的分割采用基于局部熵、最大类间方差法、形态学处理相结合的方法；对于细胞核的分割算法则首先将图像由RGB色彩空间转为HSV色彩空间,再选择亮度特征明显的V空间,采用直方图拉伸、基于最大类间方差法和形态学处理方法进行分割,最后采用分水岭算法对粘连的细胞核进行去粘连... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题的研究背景和意义
    1.2 前列腺组织概述
    1.3 课题的国内外研究现状
    1.4 本文的研究内容和章节安排
第二章 腺腔和细胞核的分割
    2.1 腺腔区域的分割
        2.1.1 腺腔区域的特点及分割算法
        2.1.2 实验结果
    2.2 细胞核的分割
        2.2.1 细胞核的特点及分割算法
        2.2.2 实验结果
    2.3 本章小结
第三章 腺腔和细胞核的特征
    3.1 特征描述和提取
        3.1.1 特征描述
        3.1.2 特征选择
    3.2 腺腔的特征
    3.3 细胞核的特征
    3.4 本章小结
第四章 腺腔和细胞核的识别
    4.1 SVM分类器
        4.1.1 SVM的原理
        4.1.2 非线性分类与核函数
        4.1.3 参数选择
    4.2 腺腔的识别
        4.2.1 实验过程
        4.2.2 实验结果
    4.3 细胞核的识别
        4.3.1 实验过程
        4.3.2 实验结果
    4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的网格搜索法的SVM参数优化[J]. 王健峰,张磊,陈国兴,何学文.  应用科技. 2012(03)
[2]对主成分分析法三个问题的剖析[J]. 许淑娜,李长坡.  数学理论与应用. 2011(04)
[3]SVM分类核函数及参数选择比较[J]. 奉国和.  计算机工程与应用. 2011(03)
[4]纹理特征研究综述[J]. 孙君顶,马媛媛.  计算机系统应用. 2010(06)
[5]基于RBF核的SVM核参数优化算法[J]. 董国君,哈力木拉提·买买提,余辉.  新疆大学学报(自然科学版). 2009(03)
[6]基于PCA算法的人脸识别[J]. 尹飞,冯大政.  计算机技术与发展. 2008(10)
[7]基于分水岭变换和图论的图像分割方法[J]. 冯林,孙焘,吴振宇,管慧娟.  仪器仪表学报. 2008(03)
[8]一种基于分水岭变换的图像分割方案[J]. 杨文明,陈国斌,沈晔湖,刘济林.  浙江大学学报(工学版). 2006(09)
[9]前列腺周围结构的解剖组织学特征[J]. 顾新伟,肖新民,丁自海,罗顺文,徐亚文,钟世镇.  中国临床康复. 2006(36)
[10]前列腺癌的流行病学和中国的发病趋势[J]. 叶定伟.  中华外科杂志. 2006(06)

硕士论文
[1]前列腺病理切片图像中对象的分割及其特征提取[D]. 李敏.华南理工大学 2012



本文编号：3364949