本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的人體寄生蟲蟲卵識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近年來,人體寄生蟲病一直危害著人類健康,而病原體檢測是寄生蟲病診斷最常用和最主要的方法。傳統(tǒng)的寄生蟲的檢測工作主要是由專業(yè)人員進(jìn)行人工操作完成的,不僅步驟繁瑣而且效率不高。隨著醫(yī)學(xué)顯微圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的快速發(fā)展,研究人員提出了很多借助于計(jì)算機(jī)的寄生蟲蟲卵的自動識別方法,這對于提高醫(yī)務(wù)人員的工作效率和抑制寄生蟲病的研究工作有著重要的意義。雖然目前在寄生蟲病病原體自動識別方面不少學(xué)者已經(jīng)做了不少工作,然而在實(shí)際應(yīng)用中的被檢測圖像存在較多雜質(zhì)或背景復(fù)雜,這給圖像分割和特征提取帶來很大的影響,進(jìn)而影響到最終識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此,本文結(jié)合前人對于寄生蟲蟲卵圖像識別的科研成果,對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了深入的分析,綜合圖像的灰度和色度分布特征,并結(jié)合MapReduce并行計(jì)算模型,提出了一種基于Hadoop的人體寄生蟲蟲卵識別算法,在提高系統(tǒng)識別正確率的同時,也加強(qiáng)了系統(tǒng)的實(shí)時性。主要工作如下:(1)實(shí)際應(yīng)用中的寄生蟲蟲卵圖像往往具有雜質(zhì)較多、背景較復(fù)雜等特點(diǎn),為此本文引入邊緣空間分布直方圖匹配機(jī)制進(jìn)行寄生蟲蟲卵的邊緣提取,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提取幾何特征、灰度特征以及占空比等,采用支持向量機(jī)作為識別分類器,綜合灰度圖像和色度圖像的相關(guān)特征,給出了一種基于SVM的人體寄生蟲蟲卵識別算法。(2)為了準(zhǔn)確的檢測出寄生蟲圖像中包含的蟲卵信息,系統(tǒng)需要遍歷所有蟲卵邊緣空間分布直方圖類模板,進(jìn)而使得系統(tǒng)性能隨著類模板數(shù)目的增加而不斷下降,為此,本文將基于SVM的寄生蟲蟲卵圖像識別算法與MapReduce編程模型相結(jié)合,提出了一種基于Hadoop的人體寄生蟲蟲卵識別算法的并行化實(shí)現(xiàn),有效的提高了系統(tǒng)識別效率。(3)在上述工作基礎(chǔ)上,利用普通的PC機(jī)搭建Hadoop集群,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop的人體寄生蟲蟲卵識別原型系統(tǒng),并利用常見的10種人體寄生蟲蟲卵圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,將分布式識別系統(tǒng)與單機(jī)識別系統(tǒng)識別效果進(jìn)行了對比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該系統(tǒng)有效的提高了蟲卵圖像的識別正確率和效率。
【關(guān)鍵詞】：人體寄生蟲蟲卵 SVM RGB HSI Hadoop MapReduce HDFS
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 人體寄生蟲蟲卵圖像識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 Hadoop平臺研究和應(yīng)用現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要工作14
• 1.4 論文章節(jié)安排14-16
• 第二章 相關(guān)技術(shù)綜述16-28
• 2.1 Hadoop平臺16-17
• 2.2 分布式存儲系統(tǒng)---HDFS17-20
• 2.2.1 HDFS體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.2.2 HDFS數(shù)據(jù)流18-20
• 2.3 并行編程模型---MapReduce20-23
• 2.3.1 MapReduce運(yùn)行框架20-21
• 2.3.2 MapReduce數(shù)據(jù)流21-23
• 2.4 支持向量機(jī)SVM的基礎(chǔ)理論23-27
• 2.4.1 線性可分的支持向量機(jī)23-25
• 2.4.2 線性不可分的支持向量機(jī)25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于SVM的人體寄生蟲蟲卵識別算法28-45
• 3.1 邊緣空間分布直方圖29-32
• 3.1.1 邊緣空間直方圖定義29-31
• 3.1.2 邊緣空間直方圖模板的建立31-32
• 3.2 基于邊緣空間分布直方圖的特征提取32-40
• 3.2.1 圖像灰度化33-35
• 3.2.2 蟲卵圖像邊緣檢測35-36
• 3.2.3 候選區(qū)域提取36
• 3.2.4 基于邊緣空間分布直方圖的蟲卵候選區(qū)域形狀判別36-37
• 3.2.5 特征提取37-40
• 3.3 基于SVM的分類識別40-42
• 3.3.1 多類分類器的設(shè)計(jì)40-41
• 3.3.2 核函數(shù)的選擇41
• 3.3.3 SVM參數(shù)優(yōu)化41-42
• 3.4 實(shí)驗(yàn)分析42-44
• 3.4.1 模型訓(xùn)練過程42-43
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集43
• 3.4.3 結(jié)果分析43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 寄生蟲蟲卵并行識別算法的設(shè)計(jì)45-59
• 4.1 算法模塊設(shè)計(jì)45-47
• 4.1.1 基于HDFS的分布式存儲模塊45-46
• 4.1.2 基于MapReudce的并行處理模塊46-47
• 4.2 MapReduce并行編程的具體實(shí)現(xiàn)47-55
• 4.2.1 Map函數(shù)的具體實(shí)現(xiàn)48-52
• 4.2.2 Reduce函數(shù)的具體實(shí)現(xiàn)52-54
• 4.2.3 main函數(shù)的具體實(shí)現(xiàn)54-55
• 4.3 并行識別任務(wù)測試55-58
• 4.4 本章小節(jié)58-59
• 第五章 基于HADOOP的人體寄生蟲蟲卵識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)59-72
• 5.1 實(shí)現(xiàn)平臺的構(gòu)建59-63
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)的軟件及硬件配置59-60
• 5.1.2 Hadoop平臺搭建60-63
• 5.2 人體寄生蟲蟲卵識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)63-68
• 5.2.1 整體框架63-65
• 5.2.2 系統(tǒng)界面65-68
• 5.3 實(shí)驗(yàn)與測試分析68-71
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)68
• 5.3.2 系統(tǒng)識別正確率分析68-70
• 5.3.3 系統(tǒng)識別效率分析70-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 致謝78-79
• 攻讀碩期間發(fā)表的學(xué)位論文79

【相似文獻(xiàn)】

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