【摘要】：細(xì)胞檢測作為一種醫(yī)學(xué)檢測手段在人類健康管理、疾病診斷等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。針對于傳統(tǒng)的細(xì)胞檢測儀器所存在的體積大、成本高、操作難等問題,我們將CMOS圖像傳感器和微流控技術(shù)相結(jié)合,開發(fā)了一種新型的細(xì)胞實(shí)驗(yàn)檢測系統(tǒng)。對細(xì)胞圖像進(jìn)行分析與處理是保證細(xì)胞檢測系統(tǒng)性能的關(guān)鍵,因此對細(xì)胞圖像的檢測分割和追蹤方法進(jìn)行研究具有重要意義。針對基于CMOS圖像傳感器及微流控技術(shù)的細(xì)胞檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采集的細(xì)胞圖像的特征進(jìn)行分析研究,提出了基于背景差分法的細(xì)胞檢測分割算法、改進(jìn)的CAMSHIFT細(xì)胞追蹤算法以及細(xì)胞計(jì)數(shù)算法,并對各個算法進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)。本系統(tǒng)采集的圖像具有背景固定,微通道中細(xì)胞整齊排列且互不粘連的特點(diǎn),因此細(xì)胞分割算法首先進(jìn)行背景建模,得到差分幀,然后對差分幀序列進(jìn)行OTSU閾值化處理及形態(tài)學(xué)分析,最后進(jìn)行連通域分析,框定細(xì)胞,完成微通道圖像中細(xì)胞的分割處理。細(xì)胞追蹤采用改進(jìn)的CAMSHIFT追蹤算法,將背景差分法與CAMSHIFT追蹤算法結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)模型在細(xì)胞檢測分割結(jié)果中自動獲取,從而避免了手動標(biāo)定目標(biāo)模型的步驟,最終可以實(shí)現(xiàn)在微通道圖像中標(biāo)示出單目標(biāo)細(xì)胞的運(yùn)動軌跡。細(xì)胞計(jì)數(shù)算法利用在微通道中加入聚沉的油滴的方法,根據(jù)微通道圖像中油滴與細(xì)胞的運(yùn)動速度及其距離進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)微通道中細(xì)胞的計(jì)數(shù)處理。根據(jù)基于CMOS圖像傳感器及微流控技術(shù)的細(xì)胞檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),在學(xué)習(xí)研究現(xiàn)有細(xì)胞圖像處理算法的基礎(chǔ)上,對本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采集的細(xì)胞圖像進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)了細(xì)胞分割、追蹤及計(jì)數(shù)算法,并在Mat lab上進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了算法的可行性。在此基礎(chǔ)上,將分割和追蹤算法在OPENCV中進(jìn)行仿真及實(shí)現(xiàn),并且完成細(xì)胞計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R446.8;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2573481