人體糞便中的生物細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、糞便是人體的主要分泌物，糞便中的生物細(xì)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(zhì)較多，常規(guī)適用于血液、尿液環(huán)境的生物細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)方法不能在糞便環(huán)境下使用?，F(xiàn)今醫(yī)院主要使用人工目測(cè)結(jié)合化學(xué)試劑進(jìn)行糞便日常常規(guī)檢測(cè)，這種方法的檢測(cè)結(jié)果基本取決于醫(yī)生的個(gè)人判斷，具有極大的隨機(jī)性。而據(jù)我們查閱國內(nèi)外重要數(shù)據(jù)庫的結(jié)果，關(guān)于人體糞便中紅、白細(xì)胞的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)國內(nèi)外未見報(bào)道。
　　本文提出了一種基于圖像處理技術(shù)的人體糞便中生物細(xì)胞自動(dòng)檢

2、測(cè)算法來代替現(xiàn)在最常用的人工鏡檢方法。該算法主要針對(duì)人體糞便環(huán)境中的紅、白細(xì)胞實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。為了保證后續(xù)紅、白細(xì)胞可獨(dú)立檢測(cè)性，本算法將兩種細(xì)胞的檢測(cè)分開使其互相獨(dú)立，并且，基于紅、白細(xì)胞的特性及出現(xiàn)頻率，本算法將檢測(cè)順序確定為先檢測(cè)紅細(xì)胞，再檢測(cè)白細(xì)胞。由于人體糞便環(huán)境復(fù)雜，雜質(zhì)較多，本文引入分割方法如閾值分割、邊緣分割對(duì)樣本圖像進(jìn)行處理，分析各種算法在糞便環(huán)境中的適用程度并對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割方法性能優(yōu)越，故本文將其作為生

3、物細(xì)胞檢測(cè)初始分割提取細(xì)胞部分的核心算法。檢測(cè)紅細(xì)胞的主要方法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的模糊識(shí)別算法。模糊聚類算法可以得出疑似紅細(xì)胞樣本對(duì)紅細(xì)胞聚類的隸屬度并以此作為關(guān)鍵判斷條件，但隸屬度函數(shù)的確立一直是模糊聚類算法中的一大難題。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入模糊識(shí)別算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行擬合。另外，紅細(xì)胞在拍攝圖像時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏轉(zhuǎn)，從而導(dǎo)致圖片中紅細(xì)胞的形態(tài)發(fā)生變化。由于偏轉(zhuǎn)紅細(xì)胞與雜質(zhì)相似，所以本文在偏轉(zhuǎn)紅細(xì)胞的判斷上引入多層圖像比對(duì)進(jìn)行