圖像處理在細(xì)胞切片診斷方面的應(yīng)用.pdf

1、該文采用先進(jìn)的分割算法,完成了對(duì)細(xì)胞的精確分割,并對(duì)分割出的細(xì)胞實(shí)現(xiàn)了定量分析,從而解決了因病變得不到定量表示而給臨床診斷和病理研究帶來(lái)的困難.其應(yīng)用必將提高臨床診斷的準(zhǔn)確性和用藥的科學(xué)性,也必定會(huì)推動(dòng)病理研究的發(fā)展.針對(duì)于圖像中所在地含細(xì)胞個(gè)數(shù)對(duì)臨床的癌變?cè)\斷和病理研究的重要意義,該文提出了一種細(xì)胞計(jì)數(shù)新算法,該算法速度沒有提高,但其精確度卻非常高,在顆粒狀目標(biāo)的計(jì)數(shù)中具有較大的應(yīng)用價(jià)值.對(duì)細(xì)胞圖像的精確分割是定量分析的前提,也是該文

2、中最難解決,最為重要的問題.由于該文處理的細(xì)胞切片圖像種類較多,差別較大,不可能采用一種普遍適用的分割方法.因此該文基于新的圖像處理工具數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和新出現(xiàn)的數(shù)學(xué)分支小波,給出了三種分割方法:閾值法,顏色法和小波法.而且,為了使處理的結(jié)果包含盡量多的有用顏色信息,所有的圖像處理必須基于彩色空間.因此,該文對(duì)每種方法都作了創(chuàng)新或改進(jìn).該文所研究圖像中目標(biāo)細(xì)胞顏色一般較為接近,根據(jù)這一特點(diǎn),該文提出了顏色分割法,即將所有點(diǎn)的顏色信息與標(biāo)準(zhǔn)顏色