【摘要】：計算機技術發(fā)展日漸成熟,將計算機技術應用于醫(yī)學領域,為醫(yī)學診斷,輔助檢測做出了重要貢獻。宮頸癌作為目前唯一病因清晰,可預防,前中期可治療的惡性腫瘤病變,及時發(fā)現(xiàn)可以提高治愈率,降低發(fā)病死亡率。目前我國對于宮頸細胞病變檢測的計算機輔助系統(tǒng)的研究還不成熟。本文著重研究宮頸細胞圖像的分類識別,在前人的基礎上,結合圖像分割技術,機器學習,細胞病理學知識,在病理醫(yī)生的指導下,從細胞圖像的預處理,分割,特征提取,分類識別幾個步驟最終實現(xiàn)宮頸細胞的分類識別。主要完成了以下工作:1.首先采用改進的Otsu雙閾值法對宮頸細胞圖像進行粗分割,提取興趣區(qū)域,然后對分割結果做粘連判別。再采用Chan-Vese模型對興趣區(qū)域內(nèi)的圖像做精確分割,得到細胞體、細胞質、細胞核圖像。對于單個細胞和粘連細胞做出相應標記,并且對于粘連細胞不再使用形態(tài)學方法強行分割,而是將粘連細胞整體分割出來,最大程度保持了細胞形態(tài)的完整性。2.在細胞精確分割的基礎上,針對分割結果中的單個宮頸細胞、細胞質粘連的單個細胞核、細胞質細胞核均粘連的三種細胞圖像,結合前人研究,宮頸細胞病理學知識,在病理學醫(yī)生的指導下差異提取了細胞的特征參數(shù),并將獲得的細胞特征參數(shù)以數(shù)據(jù)的形式存儲在SQL Server數(shù)據(jù)庫表中。3.使用分類效果較好的SVM分類器原理來設計宮頸細胞的分類器,采用C++語言,基于Visio Studio軟件平臺和LIBSVM開源軟件包進行編碼設計。對于分割出的單個宮頸細胞,質粘連的單個細胞核,質粘連核粘連的宮頸細胞分別設計多分類器。經(jīng)過比較,采用分類器構造個數(shù)相對較少的決策樹方法設計分類器,并且選擇RBF徑向基核函數(shù)作為分類器模型的核函數(shù)。將SQL Server數(shù)據(jù)庫中的特征參數(shù)表中的數(shù)據(jù)作為樣本集,采用網(wǎng)格搜索算法確定SVM分類器的參數(shù),并且用K-折交叉驗證的方式訓練分類器模型,得到最優(yōu)的分類器。結果表明,采用上述步驟設計得到的宮頸細胞圖像分類器不僅對于單個宮頸細胞的分類識別有較好的分類結果,而且對于粘連的宮頸細胞的識別也達到了較好的效果。本文為宮頸細胞病變檢測的計算機輔助系統(tǒng)的研究提供參考。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R737.33;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2548034