人體糞便中的生物細胞自動識別技術的研究.pdf

1、糞便是人體的主要分泌物，糞便中的生物細胞狀況反映了病人生理狀態(tài)的病理變化情況。糞便的雜質較多，常規(guī)適用于血液、尿液環(huán)境的生物細胞自動檢測方法不能在糞便環(huán)境下使用?，F今醫(yī)院主要使用人工目測結合化學試劑進行糞便日常常規(guī)檢測，這種方法的檢測結果基本取決于醫(yī)生的個人判斷，具有極大的隨機性。而據我們查閱國內外重要數據庫的結果，關于人體糞便中紅、白細胞的自動檢測技術國內外未見報道。
　　本文提出了一種基于圖像處理技術的人體糞便中生物細胞自動檢

2、測算法來代替現在最常用的人工鏡檢方法。該算法主要針對人體糞便環(huán)境中的紅、白細胞實現自動檢測。為了保證后續(xù)紅、白細胞可獨立檢測性，本算法將兩種細胞的檢測分開使其互相獨立，并且，基于紅、白細胞的特性及出現頻率，本算法將檢測順序確定為先檢測紅細胞，再檢測白細胞。由于人體糞便環(huán)境復雜，雜質較多，本文引入分割方法如閾值分割、邊緣分割對樣本圖像進行處理，分析各種算法在糞便環(huán)境中的適用程度并對算法進行評估。數學形態(tài)學分割方法性能優(yōu)越，故本文將其作為生

3、物細胞檢測初始分割提取細胞部分的核心算法。檢測紅細胞的主要方法是基于神經網絡改進的模糊識別算法。模糊聚類算法可以得出疑似紅細胞樣本對紅細胞聚類的隸屬度并以此作為關鍵判斷條件，但隸屬度函數的確立一直是模糊聚類算法中的一大難題。本文將BP神經網絡引入模糊識別算法，使用神經網絡對隸屬度函數進行擬合。另外，紅細胞在拍攝圖像時會產生偏轉，從而導致圖片中紅細胞的形態(tài)發(fā)生變化。由于偏轉紅細胞與雜質相似，所以本文在偏轉紅細胞的判斷上引入多層圖像比對進行