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文檔簡(jiǎn)介
1、尿檢系統(tǒng)是隨著人們對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生保健越來(lái)越高的期望而產(chǎn)生,軟件平臺(tái)結(jié)合模式識(shí)別算法對(duì)尿液細(xì)胞進(jìn)行分類實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)高效的檢測(cè)。尿沉渣中的有形成分種類變化多樣,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,圖像背景復(fù)雜模糊不清,極易造成干擾和誤判,使尿沉渣自動(dòng)識(shí)別的難度增加,準(zhǔn)確率低。本論文從理論算法和實(shí)際臨床實(shí)踐兩方面對(duì)尿沉渣識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行研究,利用自適應(yīng)二維熵閾值分割和SVM分類算法技術(shù),實(shí)現(xiàn)尿沉渣細(xì)胞圖像的各類有形成分的統(tǒng)計(jì)分類。
針對(duì)尿沉渣圖像處理過(guò)程,將低倍鏡和高
2、倍鏡運(yùn)用坐標(biāo)跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)完美的過(guò)渡,運(yùn)用自適應(yīng)二維熵Canny雙閾值分割圖像,并用形態(tài)特征使得低倍鏡下圖像Epithelial(上皮細(xì)胞)、Urinary cast(管型)自動(dòng)分開;通過(guò)低倍鏡的坐標(biāo)跟蹤獲得最有效的放大區(qū),對(duì)高倍鏡下圖像用固定閾值分割細(xì)胞圖像提取高倍鏡下紅細(xì)胞和白細(xì)胞的26維特征向量,經(jīng)過(guò)歸一化處理后,運(yùn)用SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別分類,最后成功分類,進(jìn)行測(cè)試時(shí),識(shí)別率可以達(dá)到90%以上。
尿沉渣細(xì)胞圖像的散焦
3、噪聲和背景的干擾,對(duì)比幾種去噪算法,選擇使用Gabor濾波器對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。在細(xì)胞圖像分割中,于性能和效率的探索中,對(duì)比分割實(shí)驗(yàn),提出改進(jìn)算法來(lái)提高圖像分割速度和分割效果。在提取尿沉渣有形成分的特征值的基礎(chǔ)上,使用最具代表性的26維形態(tài)、統(tǒng)計(jì)、紋理特征,改進(jìn)SVM算法核函數(shù)及參數(shù),獲得識(shí)別率較高的SVM分類器。
本論文在整個(gè)尿沉渣圖像處理系統(tǒng)中,驗(yàn)證SVM算法,并逐步提高尿液細(xì)胞的正確識(shí)別率。通過(guò)SVM算法在訓(xùn)練樣本數(shù)很少的
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