本文關(guān)鍵詞：基于灰度共生矩陣的癌細胞識別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 細胞圖像分割 紋理特征 MATLAB 灰度共生矩陣

【摘要】：隨著機器人操縱技術(shù)的發(fā)展,原子力顯微鏡以高分辨率成像的優(yōu)勢被廣泛應用到生物醫(yī)學研究中,尤其是對細胞在納米尺度上的研究。本文以灰度共生矩陣特征參數(shù)為癌細胞與正常細胞辨別的主要特征參數(shù),同時,亦是論文的主要研究內(nèi)容�；趯鴥�(nèi)外的圖像分割算法、圖像的特征提取方法以及細胞識別技術(shù)的分析和研究,本文提出一種基于灰度共生矩陣的癌細胞識別方法。首先,本文采用中值濾波對細胞圖像進行預處理。其次,采用形態(tài)學操作、全局閾值分割算法、Otsu算法和分水嶺算法對細胞圖像進行分割,通過對比分析,全局閾值分割算法在閾值取0.3時可得到最佳分割效果。然后,對細胞圖像提取細胞高度和細胞表面粗糙度,并采用灰度共生矩陣提取細胞紋理特征。對比分析癌細胞和正常細胞的生物特征差異,并以此作為癌細胞辨別的依據(jù)。最后,本文以MATLAB中的曲線擬合、條形圖等方法展現(xiàn)待測細胞所屬細胞種類。經(jīng)實驗證明,采用本文提出的采用灰度共生矩陣進行細胞紋理特征提取,并通過MATLAB進行數(shù)據(jù)分析的癌細胞識別方法,能夠快速準確的識別癌細胞。
【學位授予單位】：長春理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R730.4;TP391.41
，

本文編號：1205120