基于動態(tài)閾值和特征帶的染色體自動識別方法研究.pdf

1、染色體識別一直是細胞遺傳學(xué)的重要課題，并在染色體綜合癥診斷等方面有著廣泛的應(yīng)用價值。傳統(tǒng)染色體識別由人工完成，不僅識別過程繁瑣，而且識別率低。自1960年代末起，國際上就展開了染色體自動識別的研究，并出現(xiàn)多種染色體自動識別系統(tǒng)。 染色體的自動識別是模式識別、機器視覺和人工智能等諸多領(lǐng)域研究的熱點問題，其研究成果對于生物細胞學(xué)、遺傳學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用有重大價值，因此長期以來一直受到人們的關(guān)注。已有的染色體自動識別系統(tǒng)雖已應(yīng)用，但是通

2、常要求很高的樣品質(zhì)量，或者在識別的過程中進行人機交互操作。而實際的研究和臨床工作中采集圖像過程往往受到許多隨機因素的影響，圖片質(zhì)量難以達到目前系統(tǒng)的要求，這樣識別正確率就會大大降低，因此目前的識別系統(tǒng)還并不能稱為真正意義的“自動”識別系統(tǒng)。尤其目前隨著臨床醫(yī)學(xué)迅猛發(fā)展，對染色體自動識別的正確率和效率也越來越高，使得已有的識別系統(tǒng)難以應(yīng)付。 早期染色體的染色體識別多采用統(tǒng)計的方法，隨著人工智能、計算機視覺等興起，以及生理學(xué)、神經(jīng)生

3、物學(xué)、心理學(xué)等對人類視覺研究的深入，后來引入了人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，近來又引入了模糊理論；此外新的染帶制作方法的提出，計算機硬件不斷發(fā)展，也促使識別的準確率有很大提高，但一直都沒有達到令人滿意程度。 本文對已有的染色體圖像采集過程和染色體圖像處理分析過程進行研究。認為造成識別率難以提高的兩個主要原因是：(1)由于顯微鏡背景燈照明不均勻，影響?yīng)毩⑷旧w提取的準確率：(2)在以往常用染色體長度、著絲粒系數(shù)和帶紋作為分類依據(jù)，但是由于部分染

4、色體長度、著絲粒系數(shù)接近，而且染帶過程和圖像處理使得著絲粒不是分明顯，帶紋由于相互疊加也常常不清晰。 本文基于以上兩點不足，提出動態(tài)閾值算法和特征帶概念。使用提出動態(tài)閩值算法處理染色體圖像，使由于光照不均-造成的獨立染色體分割的準確率提高； 特征代的概念是根據(jù)人工識別染色體的過程提出，使用染色體特征帶并與先前的著絲粒系數(shù)和染色體長度一起作為識別依據(jù)來識別染色體，使識別的染色體，尤其是長度和著絲粒系數(shù)相近的染色體識別的準確