基于Snake模型的細(xì)胞圖像分割新方法研究.pdf

1、目的：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)圖像在臨床診斷和治療中起著越來(lái)越重要的作用。從醫(yī)學(xué)圖像中分割出結(jié)構(gòu)并構(gòu)造出結(jié)構(gòu)的精確幾何模型是目前極富挑戰(zhàn)性的課題，其中邊緣檢測(cè)和圖像分割技術(shù)是最重要的圖像技術(shù)之一。醫(yī)學(xué)上判斷和研究細(xì)胞涂片，比較同一種細(xì)胞在不同生理、病理或?qū)嶒?yàn)條件下形態(tài)大小等的變化，可以為病理分析和病情診斷提供新的科學(xué)依據(jù)。目前的細(xì)胞涂片判讀大多由人工完成，由于細(xì)胞形態(tài)多樣、變化多、數(shù)量多、交錯(cuò)分布，結(jié)果分析的準(zhǔn)確性和效率嚴(yán)重地依

2、賴(lài)于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和視覺(jué)估計(jì)，所得到的一般是定性的結(jié)論，而缺乏定量的描述、比較和分析。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)研制高效的輔助判讀和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能夠有效地輔助醫(yī)學(xué)研究。 在此研究中，最基本和首要的步驟是進(jìn)行圖像中細(xì)胞的分割，才能進(jìn)而開(kāi)展細(xì)胞長(zhǎng)度、寬度、面積等參數(shù)的計(jì)量分析，進(jìn)而研究細(xì)胞內(nèi)各細(xì)胞器結(jié)構(gòu)變化、大分子分布變化等量化分析與處理工作。細(xì)胞分割工作是細(xì)胞體視學(xué)參數(shù)測(cè)定和定量計(jì)算的重要基礎(chǔ)，能夠?yàn)榧?xì)胞的3D重建提供真實(shí)客觀的數(shù)據(jù)來(lái)

3、源，為病理研究、藥物療效的評(píng)估提供仿真依據(jù)。這一領(lǐng)域的研究具有很大的潛力，其中的核心技術(shù)和任務(wù)——細(xì)胞圖像分割算法的研究在理論上和應(yīng)用中都具有重要意義。 創(chuàng)新點(diǎn)：本文為了克服基本Snake模型的不足而設(shè)計(jì)了革新法，在改進(jìn)外部能量函數(shù)、加強(qiáng)外部作用力、擴(kuò)展外部能量作用范圍和增強(qiáng)抗噪聲能力的基礎(chǔ)之上，提出并引入了新的動(dòng)態(tài)外部力，從凸、凹和尖角等多種情況確定了動(dòng)態(tài)外部力的方向，并設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)外部力的大小設(shè)置策略。所定義的動(dòng)態(tài)外部力能夠有

4、效地指引關(guān)鍵點(diǎn)朝著正確的目標(biāo)方向運(yùn)動(dòng)，設(shè)置簡(jiǎn)明合理，計(jì)算簡(jiǎn)便。此外，提出了改良的快速動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，設(shè)計(jì)了輪廓線形變過(guò)程中關(guān)鍵點(diǎn)的動(dòng)態(tài)增刪和間距控制、輪廓線分裂合并以及偽輪廓線識(shí)別的若干控制策略。 結(jié)論： 實(shí)驗(yàn)表明，本文的兩種新算法分割的結(jié)果與物體的實(shí)際邊界非常吻合，其中革新法能夠有效地克服基本模型對(duì)初始輪廓位置要求高、難以逼近凹陷、尖角等復(fù)雜形狀邊界的缺點(diǎn)。革新法具有思路簡(jiǎn)明合理、分割結(jié)果精確、運(yùn)算量較小的優(yōu)點(diǎn)。不足之處