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文檔簡介
1、臨床化驗,包括血液涂片,尿液沉渣、病理切片和其他含細(xì)胞的標(biāo)本檢查等工作早期是由人工完成的,存在著效率低、專業(yè)性強等一系列的問題,利用計算機對細(xì)胞圖像進行自動判讀可以有效地避免這些問題,因而成為國內(nèi)外學(xué)者研究的一個熱點。 在細(xì)胞自動判讀技術(shù)識別過程中,細(xì)胞分割是一個非常重要的環(huán)節(jié),分割結(jié)果的好壞直接關(guān)系到后續(xù)識別的效果。由于細(xì)胞圖像的多樣性和復(fù)雜性,目前還沒有一種完全通用的分割方法可以實現(xiàn)對所有細(xì)胞圖像的正確分割。無論采用哪種分割
2、算法,總會產(chǎn)生重疊、粘連的現(xiàn)象,因此,迫切需要提出一種切實可行的方法來解決這一難題。將粘連、重疊在一起的顆粒目標(biāo)分割成單個顆粒是一種特殊意義下的分割,本文正是針對這一問題進行研究的。 本文闡述了該領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,介紹了目前已有的圖像分割方法,主要包括有基于區(qū)域分割、基于邊緣分割和基于特定理論分割等三類方法,并對一些常用的分割算法進行了比較分析,指出了它們的優(yōu)缺點?,F(xiàn)有粘連細(xì)胞的分離算法大部分是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的,包括基于分離
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